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CToM框架：LLM预测用户反馈以自我修正
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv cs.AI 刊出的一项研究提出 Collaborative Theory of Mind（CToM）框架，训练 LLM 在给出回复前先预测用户对草稿的回应，再据此在内部做自我修正。研究者在协作数学推理任务上测试该框架，相比 naive GRPO，最终准确率从 74.1% 提升到 79.6%；在相同奖励条件下，加入预测监督使编码任务的用户回复减少 8%、写作任务减少 17%。报道未说明其他任务表现或后续进展。
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最新进展10月12日 12:00
研究者提出CToM框架，让LLM先预测用户回应再自我修正，数学推理准确率升至79.6%。报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.AICollaborative Theory of Mind（CToM）：让 LLM 通过预测用户回应学会自我修正
研究者提出 Collaborative Theory of Mind（CToM）框架，训练 LLM 先预测用户对草稿的回应，再据此在给出回复前做内部自我修正。在协作数学推理任务上，它相比 naive GRPO 将最终准确率从 74.1% 提升到 79.6%；相同奖励下，加入预测监督使编码任务用户回复减少 8%、写作任务减少 17%。
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