persuasion

本文介绍了PersuasionTrace，一个用于研究人机交互中多轮说服的框架，采用贝叶斯网络模拟目标来建模信念更新。该框架揭示了大语言模型在多种主题和模态下具有说服力，并且贝叶斯目标比普通大语言模型模拟器更符合人类信念动态。

Ψ-Bench是一个基准测试，用于评估大语言模型通过对话影响用户的能力，并整合用户画像以进行个性化说服。实验表明，即使是最先进的模型仍有改进空间，而获取客户画像能显著提升性能。

本文提出了一个针对新闻话语的八种时间框架分类法，呈现了一个带有专家注释的多语言数据集，并评估了监督学习和零样本分类在检测时间框架方面的表现。

讨论知识工作如何围绕说服展开，引用了Dwarkesh Patel关于智力与权力混淆的观点。

本文利用大语言模型分析 Reddit 的 r/ChangeMyView 板块中的说服动态和极化现象，发现共情对齐能增加信念改变的可能性，而正面反驳则会降低这种可能性。