复旦大学 发布 AgentSense 数据集, 应用在 语言模型评估、社会智能 领域

复旦大学 本次发布的数据集 AgentSense, AgentSense是由复旦大学研究人员创建的一个用于评估语言模型社会智能的基准数据集。该数据集包含1225个多样化的社会场景，这些场景从大量剧本中提取，确保了场景和社交目标的多样性和现实性。数据集的创建过程采用了自下而上的方法，通过提取剧本中的场景模板并合成角色来多样化场景。AgentSense主要用于评估语言模型在复杂社会互动中的目标完成和隐含推理能力，旨在解决语言模型在复杂社交场景中的表现问题。

查看AgentSense

关于 复旦大学 , 复旦大学是中国的一所综合性研究型大学，以其在多个学科领域的卓越表现和研究成果享誉全球。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。