这项研究探索了大语言模型的批判能力，并开发了一个评估框架来评估模型的能力，发现批判一般对大多数模型来说都很具有挑战性，而自我批判尤其困难。研究还介绍了一种名为自我检查的简单而有效的基准方法，以提高各种模型的任务表现。希望这项研究能为理解大语言模型的批判能力提供初步的探索，并在促进未来研究和更好地应用批判于不同任务方面发挥指导作用。

Oct, 2023

本文旨在提倡对大型语言模型及其相关系统的实际工作进行重新审视，追求更高的科学精度以引领关于人工智能的哲学探索和公众话语。

Dec, 2022

本文通过介绍一种新的合成问答数据集 PrOntoQA，旨在通过对 LLMs 的系统探索，该数据集是通过使用一阶逻辑表示的合成世界模型生成的。作者对 InstructGPT 和 GPT-3 进行了分析，表明 LLMs 能够进行正确的逻辑推理，但在方案规划方面存在困​​难。

Oct, 2022

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展，但是考虑到它们的规模和计算需求，将这些模型实际部署在资源受限的环境中面临着巨大的挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种双重方法：首先，我们引入了一种将 LLMs 中固有的自我评价能力提取到 SLMs 中的新方法，旨在减少错误推理和幻觉的不利影响。其次，我们建议采用综合的蒸馏过程，结合多种不同的链式思维和自我评价范式，确保更全面、更稳健地将知识转移至 SLMs 中。在三个自然语言处理基准测试上进行的实验表明，我们的方法显著提高了蒸馏 SLMs 的性能，并为开发与人类认知更接近的较小模型指明了方向。

Nov, 2023

本文提出了一种针对神经自回归语言模型的批判性思维课程的初步探索，为此我们介绍了一种综合语料库，并生成人工辩论文本进行训练和评估。结果显示，在核心辩论中进行预训练能够显著提高语言模型的推理能力。本文中介绍的人工辩论文本是构建 “语言模型的批判性思维课程” 的一个有前途的起点。

Sep, 2020

该研究通过一个深入的案例研究，评估了大型语言模型在创意写作过程中作为辅助工具的潜力。研究中开发了交互式多声音提示策略，交织了背景描述、指导写作的指令、目标风格的文本示例和给定示例的关键讨论，并从文学批评的角度以及计算创造力的角度进行了定性评估。研究结果支持大型语言模型能够实现高级提示的观点。

Nov, 2023

通过实证用户研究 (n=30)，我们调查了现代大型语言模型 (LLMs) 在协助专业作家方面的效用，发现作家在规划、翻译和审阅等认知活动中都寻求 LLMs 的帮助，尤其在翻译和审阅方面 LLMs 更为有帮助，同时我们的研究结果也强调了利用 LLMs 进行创意写作辅助的未来研究方向。

Sep, 2023

通过神经激活语言模型，线性解码不同代理人的信念状态，发现其内部包含了自我和他人信念的表征，这些表征对社会推理过程具有关键作用，同时在不同因果推理模式的多种社会推理任务中表现出潜在的泛化能力。

Feb, 2024

在大型语言模型中添加一个反思层次，通过构建信念图和使用形式化的约束推理器，从而减少其答案与其他 “信念” 的依赖关系和不一致性，REFLEX 方法可以改善一定程度的一致性，同时不降低模型的答案准确性。

May, 2023

通过对大型语言模型的解释性、因果干预方法的证据，以及多模态和模块化扩展，最近关于意识最低标准的争议以及在大型语言模型研究中的保密性和可重复性方面的担忧的讨论，该文讨论了大型语言模型及其对人类认知建模的相关性。

May, 2024