arXiv · cs.CL· Tiasa Singha Roy·· 13 小时前AI 评分44
arXiv 论文提出 SmoothScore 量化 LLM 研究智能体的"平滑"问题
Quantifying Claim Smoothing by LLM Research Agents
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Tiasa Singha Roy
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.35793v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文发现 LLM 在深度研究中生成的长篇报告读起来像可信的综合结论，却抹平了来源文献的证据分歧，作者称这一失败模式为 smoothing，并提出 claim 级评分管线 SmoothScore 来量化。跨 7 个系统和 4 个数据集的评测显示，智能体普遍给出超出证据支撑强度的断言。代码与数据已公开。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org