本文开发了一个评估大型语言模型（LLMs）环境认知、情感及行为推荐的基准，并测试了31个广泛使用的模型。结果显示，许多LLMs表现出比德国普通调查受访者更环保的态度和行为建议，倾向于具有显著减碳潜力的行动。然而，模型的环保回应与其起源、规模或发布背景无明显关联，但受提示语境和角色设定影响显著，存在迎合用户意识形态倾向的风险。研究强调了在AI系统广泛应用于可持续发展与公共决策时，治理、透明和监督的重要性。
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arXiv cs.CL 发布了这条关于 研究论文 的更新：本文开发了一个评估大型语言模型（LLMs）环境认知、情感及行为推荐的基准，并测试了31个广泛使用的模型。结果显示，许多LLMs表现出比德国普通调查受访者更环保的态度和行为建议，倾向于具有显著减碳潜力的行动。然而，模型的环保回应与其起源、规模或发布背景无明显关联，但受提示语境和角色设定影响显著，存在迎合用户意识形态倾向的风险。研究强调了在AI系统广泛应用于可持续发展与公共决策时，治理、透明和监督的重要性。
该研究首次系统量化评估LLMs的环境价值取向，发现它们普遍表现出较强环保意识和行动建议，这对未来AI在可持续发展中的应用具有重要启示。同时，模型的意识形态敏感性提醒我们在实际部署时需加强规范和监管，确保AI输出的可靠性与公正性。
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GPT-Rosalind通过增强生物学推理、药物化学专业知识、基因组分析及实验工作流程能力，推动生命科学研究的发展。
本文探讨图形结构不仅作为外部知识源提供信息，更可以作为大型语言模型内部的推理辅助工具。通过在多跳问答任务中，将教师提供的推理轨迹重写为图形思维导图以指导学生模型，实验发现将图形结构扁平化为文本后，推理效率和答题质量显著下降；而视觉图形指导即使在没有直接答案提示时仍有效，并且优势在监督微调和基于KL的蒸馏后持续存在。
AURA-Mem（动作效用循环自适应记忆）是一种专为机器人设计的记忆机制，解决了边缘设备带宽有限、高带宽存储和闪存耐用性不足的问题。它通过固定大小的循环记忆和学习门控，仅在当前观察会影响下一动作时写入记忆，从而实现了无论执行时间多长，显存占用固定。测试中，AURA-Mem在准确率相当的情况下，写入次数比传统方法减少5倍多，且在真实机器人任务中保持成功率不降反升，显著提高了写入效率和显存利用率。