大型语言模型（LLMs）的能力不断增长，但也引发了对其潜在滥用创建个性化、令人信服的错误信息和宣传的担忧。为了了解 LLMs 的说服能力，我们在 Durmus＆Cardie（2018）的数据集上进行了研究，提出了衡量 LLMs 能力的任务，包括区分强弱论点、根据信念和人口特征预测立场、以及根据个人特征确定论点的吸引力。我们发现 LLMs 在这些任务中能与人类持平，并且合并不同 LLMs 的预测可以显著提高性能，甚至超过人类表现。本文发布的数据和代码为持续评估和监测快速发展的 LLMs 的潜在影响和能力做出了关键而持续的贡献。

Mar, 2024

这项研究评估了大型语言模型在计算论证领域的表现，针对论证挖掘和论证生成等任务进行了零样本和少样本设定下的评估，并提出了 14 个公开数据集的标准化格式，以及一种新的针对反述生成的基准数据集，展示了大型语言模型在论证领域的良好性能，并指出评估计算论证的局限性和未来研究方向的建议。

Nov, 2023

评估当代大型语言模型（LLM）进行论证推理的能力，发现大语言模型在论证挖掘（AM）和论证对提取（APE）任务中表现出了能够匹配或超过最新技术的能力，但它们的论证推理性能非常依赖于输入和输出表示形式。

Sep, 2023

介绍了一种计算论证语义引擎（MQArgEng）和初步研究，评估引入计算论证语义对大型语言模型性能的影响。实验结果表明 MQArgEng 在大部分考察的主题类别中提供了适度的性能提升，呈现出潜力并值得进一步研究。

May, 2024

我们提出了一个名为 ArgMed-Agents 的多代理框架，通过相互作用，使基于 LLM 的代理能够进行可解释的临床决策推理。该框架通过自我论证迭代和构建冲突关系的有向图，使 LLMs 能够模仿临床争辩推理的过程，并生成自主解释推理，从而提高复杂临床决策推理问题的准确性并增加用户的信心。

Mar, 2024

可解释机器学习与大型语言模型相结合，评估解释方法并提出使用语言模型分析数据集和生成交互式解释的两个研究重点。

Jan, 2024

当解答复杂问题时，大型语言模型（LLMs）作为数字助手成为重要工具，然而我们的研究揭示了这种方法中隐藏的风险，称之为 “对抗性有益性”，即 LLMs 的解释使错误答案看起来正确，潜在地导致人们相信错误的解决方案。本文通过识别和研究 LLMs 采用的关键说服策略，揭示出 LLMs 在这方面存在的问题，并通过基于图形导航的特殊任务，验证了 LLMs 生成对抗性有益性解释时导航复杂结构化知识的能力。这些发现明确了黑盒解释设置的局限性，并提供了如何安全使用 LLMs 作为解释器的建议。

May, 2024

通过对大型语言模型的研究，我们发现它们在逻辑推理方面存在缺陷，导致其在任务解决中产生反事实的答案。为了解决这个问题，我们提出了多种策略，赋予大型语言模型逻辑推理能力，从而使其能够在不同场景中生成更符合逻辑的答案。我们还通过构建一个综合数据集 (LMM-LR) 对该方法进行了评估和预训练。在不同任务上进行了广泛的定量和定性分析，验证了通过逻辑训练大型语言模型的有效性和必要性，并为将来的工作提供了启示。

Oct, 2023

在人工智能的领域中，大型语言模型（LLMs）需求渐趋增长。本研究通过命题竞辩框架来探讨多个 LLMs 之间的持续性以及一致性问题，确立了公正比赛，失调比赛和圆桌比赛的三个阶段，并在多个常识推理数据集上进行了广泛的实验，从而提出了令人信服的解决方案

May, 2023

通过引入基于原则的概率推理训练目标，本研究改进了大型语言模型的逻辑一致性和新知识推理能力。

Apr, 2024