EMNLP

Virtual Personas for Language Models via an Anthology of Backstories

通过背景区 anthology 为语言模型构建虚拟人物

Suhong Moon, Marwa Abdulhai, Minwoo Kang, Joseph Suh, Widyadewi Soedarmadji, Eran Kohen Behar, David M. Chan, John Canny

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google LLC（谷歌公司） 纠错

AI总结 本文提出 anthology 方法，利用开放性生活叙述引导语言模型生成特定虚拟人物，提升实验结果的一致性和可靠性，通过三个人类调查发现其在匹配响应分布和一致性指标上分别提升18%和27%。

Comments EMNLP 2024 Main

AgentReview: Exploring Peer Review Dynamics with LLM Agents

AgentReview: 探索基于LLM代理的同行评审动态

Yiqiao Jin, Qinlin Zhao, Yiyang Wang, Hao Chen, Kaijie Zhu, Yijia Xiao, Jindong Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

AI总结 本文提出AgentReview框架，通过LLM模拟同行评审过程，揭示评审者偏见导致论文决策37.1%的变异，结合社会学理论提升评审机制设计。

Comments Accepted at EMNLP 2024 Main Track (Oral). https://agentreview.github.io/