模型能复述表现信息，却难从交互经验形成可信自评。
资讯摘要
论文提出 LADDER，用于研究语言模型在不可靠交互反馈下如何评估自身能力。作者报告，模型能准确复述被提供的表现信息，却难以从交互经验中形成可信的自我评估；看似准确的评估可能掩盖能力差异，也不一定能预测后续任务表现。研究据此主张，可信的自我评估应结合实际任务表现及其预测价值来检验。
要点速读
- LADDER 聚焦语言模型在反馈不完整或不正确时的自我评估能力。
- 作者报告模型可准确报告外部提供的表现信息，但难以从交互经验中形成可信自评。
- 论文指出看似准确的评估可能掩盖能力差异，且未必能预测未来任务表现。
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采集于 2026/10/28 08:00:17（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。