language-understanding

本文探讨了为何AI系统在理解人类对话中的不确定性和歧义方面存在困难，并强调了自然语言理解领域持续面临的挑战。

作者认为，当前的人工智能在处理转录文字方面表现出色，但却忽略了犹豫和语调等非语言线索，凸显了理解语言与理解人类沟通之间的差距。

本文通过比较LLM作为语言恰当性评判者与作为语用恰当语言生成者的表现，研究了LLM语用能力中的不对称性。研究发现，许多模型作为语用听者的表现显著优于作为说者的表现，表明评估能力与生成能力之间存在错位。