arXiv 自然语言处理· Kshitij Ambilduke, Caroline Brun, Thibaut Thonet, Vassilina Nikoulina, Marcely Zanon Boito·· 6 小时前AI 评分34
无刻板印象的个性化：语音 LLM 知道何时该充耳不闻吗？
Personalization Without Stereotyping: Do Speech LLMs Know When to Turn a Deaf Ear?
AI 导读
研究提出 BASIS-Bench 评测基准，从人口统计学鲁棒性、刻板偏见与个性化三个维度评估语音 LLM 能否区分有益个性化与刻板印象行为。对 8 款近期语音 LLM 的评测显示，多数模型虽能识别特征线索，却普遍无法转化为恰当的个性化输出；显式特征标签虽能改善个性化，但同时会放大模型文本主干中既有的刻板关联。
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