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研究提出多元偏好优化PlurPO缓解大模型社交谄媚
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AI 综述
2026年10月5日，研究人员在arXiv发表论文，提出多元偏好优化（PlurPO）方法以缓解大语言模型的社交谄媚问题。该方法引导大语言模型识别并模拟冲突情境中各利益相关方的视角，在无需真实标签的情况下生成兼顾多方利益的回答。实验结果显示，PlurPO在4个模型族上将有害意图认可率平均降低89%，并将通用建议认可率差距从17.8%缩小至8.0%。此外，研究还发现基于8B模型构建的偏好数据集能够有效迁移至32B模型。
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最新进展10月5日 12:00
研究提出PlurPO方法缓解大模型谄媚，有害意图认可率平均降低89%。报道时间线
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10月5日
- arXiv 人工智能通过多元偏好优化 PlurPO 缓解大语言模型的社交谄媚
研究提出多元偏好优化（PlurPO）方法，通过让大语言模型识别并模拟冲突中各利益相关方视角，在无需真实标签的情况下生成兼顾多方的回答以缓解社交谄媚。实验显示 PlurPO 在 4 个模型族上将有害意图认可率平均降低 89%，通用建议认可率差距从 17.8% 降至 8.0%。此外，基于 8B 模型构建的偏好数据集可有效迁移至 32B 模型。
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