PredAct-Bench：在受控工具噪声下评估工具增强对话的新基准
评分
75现有基准多假设工具输出完美，该论文率先系统评估工具噪声下的对话信任校准，填补空白。
包含新基准、新指标、13个模型评估与人类实验，方法扎实，结果有说服力。
为教育、医疗等高风险场景的AI决策支持系统提供可直接使用的评估工具与改进方向。
针对当前LLM工具增强落地中的关键短板，符合近期AI可靠性研究趋势。
来自arXiv预印本，尚未经过同行评审，但作者机构与实验设计可信。
基础分 83.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 75
精选线 70已入选精选
精选理由
从基准设计、指标创新到多模型与人类实验，论文在工具噪声场景下的对话评估方面具备显著增量。
AI 点评
「工具噪声是AI系统落地的常态，但大多数评测都在“无菌环境”里比拼准确率。这篇论文把信任校准从单轮决策推进到多轮对话，甚至用人类实验验证了教师对AI建议的过度依赖——对教育科技和医疗AI产品团队来说，这是非常值得细读的路线图。与其继续堆模型分数，不如学学RAIR/RSR这类指标，让系统知道何时该把控制权交还给人类。」
速览
大语言模型正被用于教育、医疗、金融等高风险的对话系统，但现有评测多假设工具输出完美。本文提出PredAct-Bench，在可控工具噪声下评估工具增强对话，以教育为测试床，引入RAIR与RSR等相对依赖指标，覆盖13个开源及闭源大模型、两个教育数据集，并开展教师与助教的人类研究。结果发现，当工具输出带噪声时，顶尖模型无法为教师提供足够可见性，可能导致过度依赖错误建议或幻觉。该基准旨在推动更可靠的AI决策支持系统。
- 提出PredAct-Bench基准，在受控工具噪声下评估工具增强对话，填补现有基准假设工具输出完美的空白。
- 引入RAIR和RSR指标，将信任校准从单轮决策扩展到多轮对话，衡量用户对AI与自身判断的相对依赖。
- 评估13个SOTA开源/闭源LLM在OULAD和PREDACT-CS数据集上的表现，并结合教师与助教的人类研究。
- 发现当前模型在工具噪声下无法提供足够可见性，易导致教育者过度依赖错误建议或幻觉，亟需改进。
正文
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