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本文介绍REGARD，一项使用Valence-Arousal-Dominance画像法测量LLM对后苏联实体情感框架差异的研究，揭示模型按情感强度和通用回答率聚类，而非按来源或规模聚类。
介绍PLURAL，一个基于92个国家综合价值观调查的大规模偏好数据集，包含来自20个不同国家的约50万个偏好三元组，旨在改进大语言模型中的文化价值对齐。
对来自236个国家的26亿张涂鸦的分析揭示了常见概念视觉呈现中隐藏的文化差异，表明视觉意象保留了语言模型所压缩的丰富语义和文化结构。
本文提出一个框架，利用基于情景的行为困境和激活引导来探测和引导大语言模型中的潜在文化价值观，应用于三个模型和四种文化，发现可引导性差异以及文化维度之间的潜在纠缠。
一项新研究揭示，意大利和荷兰成年人在教导儿童时会本能地以类似方式调整手势，这表明跨文化存在一种共享的沟通策略。
XL-SafetyBench是一个包含5500个测试用例的基准，涵盖10个国家-语言对，用于评估LLM安全性和文化敏感性，区分越狱鲁棒性与文化意识。
# 利用可验证奖励强化学习激励参数知识用于跨文化实体翻译 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16881](https://arxiv.org/html/2604.16881) Jiang Zhou1, Xiaohu Zhao2, Xinwei Wu1, Tianyu Dong1, Hao Wang2, Yangyang Liu2, Heng Liu2, Linlong Xu2, Longyue Wang2, Weihua Luo2, Deyi Xiong1† 1天津大学 TJUNLP 实验室，中国 2阿里巴巴集团，中国 [dyxiong@tju\.edu\.cn](https://arxiv.org/html/2604.16881v1/mailto:[email protected]) ###### 摘
本研究论文考察了大语言模型表达社会情感的方式与人类文化规范的匹配度，发现两者存在系统性错位。与人类回应相比，大语言模型在不同文化身份（欧美裔美国人与拉美裔美国人）下表现出的参与型与抽离型情感表达模式不一致。