arXiv Artificial Intelligence· Yusuke Watanabe, Yohei Kobashi, Taisei Tosaki, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yasushi Okuno, Yutaka Matsuo·· 2 小时前AI 评分34
医学信息不充分时 LLM 何时停止追问：因子覆盖偏差与可判定性判断
When to Stop Asking: Factor Coverage Bias and LLM Determinability Judgments with Underspecified Information in Medicine
AI 导读
研究构建受控成对基准，让 LLM 在可判定—不可判定病例对中识别可判定病例，发现加入决策相关因子会让 LLM 更倾向把仍不可判定的病例选为可判定，即因子覆盖偏差，且该效应在提高推理投入后仍存在。加入无关文本则降低这一选择倾向，推理可大幅削弱该效应，说明因子覆盖偏差不同于上下文长度效应。
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