论文页面 - ArcANE：角色扮演语言代理能在正确时机保持角色吗？

来源：https://huggingface.co/papers/2606.05553

摘要

角色扮演语言代理需要随着叙事推进而进行动态角色发展，这要求基准评估关注心理轨迹对齐而非静态事实回忆，而ArcANE在将角色弧信息注入模型时展现了更优性能。

角色扮演语言代理（https://huggingface.co/papers?q=Role-playing%20language%20agents）（RPLAs）应当扮演随着故事推进而价值观和行为发生演变的角色，而非保持固定的人格。现有基准衡量的是特定章节的事实回忆，而非回答是否与角色的心理轨迹（https://huggingface.co/papers?q=psychological%20trajectory）一致，尤其是在源文本从未探索的场景中。我们引入了ArcANE（弧线感知叙事评估（https://huggingface.co/papers?q=Narrative%20Evaluation）），这是一个自动构建的基准，涵盖17部小说和80个主要角色。角色弧光（https://huggingface.co/papers?q=Character%20Arc）将叙事沿心理轴划分为多个阶段，每个探针跨阶段提出相同场景，涵盖源文本内和源文本外的情况。在六个模型和六种上下文模式下，基于角色弧光（https://huggingface.co/papers?q=Character%20Arc）的条件设置在每种模型上都优于其他所有上下文策略，并且在源文本外（检索无果）的场景中差距最大。我们进一步对相同数据微调开源权重模型（https://huggingface.co/papers?q=open-weight%20models），得到ArcANE-8B/32B，这些模型在源文本外的场景中进一步扩大了弧线优势。

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