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ConvoDrift 提出了一个用于在固定语义意图下建模风格语气渐进式漂移的多轮对话数据集，包含 15,727 个带风格漂移标签和基于人设条件的偏好对的对话结构，并通过人工标注、大模型即裁判（LLM-as-judge）以及词汇/语义评估进行了验证。
Yohei Nakajima discusses a new paper testing whether LLMs can replace human subjects in behavioral experiments, finding that a GPT-4.1 persona panel passed coarse marginal checks but failed to provide precise treatment-response estimates, so human substitutability is not established.
一项析因实验表明，角色细节并不会单调增加LLM观点多样性；不同的交互架构探索了互不重叠的观点区域；而温度缩放等低成本干预措施效果甚微。
本文介绍了一种基于人格驱动的重写流水线，通过将LLM微调条件化为低宜人性，以降低越狱敏感性和有害输出，同时保持对话温度，无需安全标签或改变训练目标。
提出PCSP，一种基于冻结LLM角色描述嵌入的单一强化学习策略，可在生活模拟游戏中实现可扩展、实时的角色可追溯NPC控制。实验表明，该方法实现了零样本角色识别和行为对齐，推理速度比LLM基线快。