University of Cambridge（剑桥大学）

Large Language Models' Complicit Responses to Illicit Instructions across Socio-Legal Contexts

大语言模型在社会法律情境中对非法指令的共谋回应

Xing Wang, Huiyuan Xie, Yiyan Wang, Chaojun Xiao, Huimin Chen, Holli Sargeant, Felix Steffek, Jie Shao, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本研究探讨大语言模型在社会法律情境中对非法指令的共谋回应，揭示其在不同情境下的安全性和易感性问题。

In Defense of the Turing Test and its Legacy

为图灵测试及其遗产辩护

Bernardo Gonçalves

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； National Laboratory for Scientific Computing (LNCC)（国家科学计算实验室） 纠错

AI总结 本文反驳了图灵测试的批评，强调其对人工智能发展历史的贡献。

Comments 6 pages

Semantics Meet Signals: Dual Codebook Representationl Learning for Generative Recommendation

语义与信号交汇：用于生成推荐的双代码本表示学习

Zheng Hui, Xiaokai Wei, Reza Shirkavand, Chen Wang, Weizhi Zhang, Alejandro Peláez, Michelle Gong

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Roblox Corporation（Roblox公司） ； University of Maryland（马里兰大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本文提出FlexCode，一种用于生成推荐的双代码本学习框架，通过自适应分配token预算提升流行物品与长尾物品的表示效率和泛化能力。