論文の概要: A Harness Reducing over-Defensive Writing in Agents by Isolating Objections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36717v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 06:32:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-29 04:15:49.238266
- Title: A Harness Reducing over-Defensive Writing in Agents by Isolating Objections
- Title（参考訳）: 異物分離によるエージェントの過度な筆記のハーネス低減
- Abstract要約: レポートを拡大する場合、エージェントとの書き込みは記事が作成するよりも強力なクレームを導入し、それを破棄する可能性がある。
過度に防御的な書き込みを減らすために、レビュアー、フィルタ、ライタを分離するハーネスを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: When expanding a report, writing with agents may introduce a stronger claim than the article makes and then disclaim it. This is called over-defensive writing. We assume that this is because the agent is writing for responding to an adversarial AI reviewer, instead of a human reader. The defensive context may also influnce the consequent when we simply ban defensive writing in the output through prompts. In order to reduce over-defensive writing, we produce a harness that separates the reviewer, filter, and writer. The writer agent receives only the problems choosen by the filter, which is an independent context. We evaluate this harness on 25 business-project drafts expanded into formal reports, the result shows that the defensive propositions decreased from 59 to 2, which is a 96.61\% reduction, no unsupported factual additions were identified while the source-claim retention rises from 80.35% to 93.12%.
- Abstract（参考訳）: レポートを拡大する場合、エージェントとの書き込みは記事が作成するよりも強力なクレームを導入し、それを破棄する可能性がある。
これを過剰防衛書という。
これは、エージェントが人間のリーダーではなく、敵のAIレビュアーに応答するために書いているためであると仮定する。
防御的コンテキストは、プロンプトを通じて出力中の防御的書き込みを単に禁止した場合にも影響する可能性がある。
過度に防御的な書き込みを減らすために、レビュアー、フィルタ、ライタを分離するハーネスを作成します。
ライターエージェントは、独立したコンテキストであるフィルタによって選択された問題のみを受け取る。
このハーネスを,25件の事業プロジェクト草案を形式報告に拡張し,59件から2件に減らし,96.61 %に減らし,9.61 %に減らした。
関連論文リスト
- Defensive Writing in GPT Models [15.019512192754952]
私たちは、他の開発者からGPTバージョンとモデルに、ChatGPT以前に書かれた論文の段落を書き直すよう依頼します。
GPT-5.5以降、GPT版は作者のオリジナルより明らかに根拠のない資格を付加している。
GPT-6-アストラの撤回は主に過剰な主張や説明を正すが、ほとんどの追加資格は冗長である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-08T06:47:48Z) - From Passive Generation to Investigation: A Proactive Scientific Peer Review Agent [52.42081442204093]
我々は、紙の不審な部分を積極的に調査する柔軟性の欠如が、重要な制限であると主張している。
本稿では,保守的かつ構造化されたレビューログによってガイドされた論文を積極的にレビューする,科学的ピアレビューエージェントであるProReviewerを提案する。
実験の結果,8Bバックボーンを持つProReviewerは教師付き微調整によって訓練され,強化学習によって最適化され,5つの品質次元で最高の平均スコアが得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-11T13:38:23Z) - PaperMentor: A Human-Centered Multi-Agent Writing Tutor for AI Research Papers on Overleaf [51.79108552674703]
We present PaperMentor, a human-centered writing assistant system that delivers actionable suggestions as Overleaf-native inline comments。
PaperMentorは、既存の研究者の執筆アドバイスから慎重にキュレートされた専門的なスキルライブラリを、論文執筆のさまざまな側面をカバーする12の専門エージェントに統合する。
ユーザ調査では、生成したコメントの90.6%が実行可能であり、67.5%が有効であると評価され、GPT-5.2のベースラインをスキルライブラリを使用せずに大幅に上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-07T22:17:15Z) - When AI reviews science: Can we trust the referee? [73.47745294608072]
私たちは、トレーニングとデータ検索、デスクレビュー、深いレビュー、反論、システムレベルといった、レビューライフサイクル全体のアタックをマップします。
評価スコアに高名度フレーミング, 断定力, 反抗薬効, 文脈中毒の因果効果を分離するために, 2つの高度なLCMベースの審判を用いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-26T08:03:32Z) - FactReview: Evidence-Grounded Reviews with Literature Positioning and Execution-Based Claim Verification [57.196748998757954]
本稿では,クレーム抽出,文献位置決定,実行に基づくクレーム検証を組み合わせたエビデンスベースレビューシステムであるFactReviewを紹介する。
FactReviewは論文を提出すると、主要なクレームを特定し、その結果を報告し、論文の技術的な位置を明らかにするために近くの作業を取り出し、コードが利用可能であれば、リリースされたリポジトリを実行する。
その後、簡潔なレビューと、主要な請求を5つのラベルのうち1つに割り当てるエビデンスレポートを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-05T11:45:22Z) - ChatGPT: Excellent Paper! Accept It. Editor: Imposter Found! Review Rejected [2.8267286544376797]
大規模言語モデル(LLM)は、現在では科学論文の執筆やレビューに広く使われている。
この研究は、この増大する脅威の攻撃的側面と防御的側面の両方を探求する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-23T14:54:45Z) - Is the Top Still Spinning? Evaluating Subjectivity in Narrative Understanding [40.78154629252038]
曖昧なクレームにバイナリラベルを強制すると、評価の信頼性が低下する。
請求項のニュアンス評価を提供する方法として,LCM生成した要約の編集を紹介する。
我々は,ARMが主張の忠実性に関するアノテータ合意において,絶対的な21%の改善をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-01T19:08:24Z) - Reproduction and Replication of an Adversarial Stylometry Experiment [8.374836126235499]
本稿では,著者帰属に対する防衛に関する基礎的研究において,実験を再現し,再現する。
完全自動翻訳法であるラウンドトリップ翻訳が再検査に有用であることを示す新たな証拠が発見された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T18:24:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。