贝叶斯推理

研究者提出基于贝叶斯推理的跨语言互通理解计算模型，仅需母语语言模型即可实现陌生语言的零样本理解，实验表明该模型比大模型零样本提示更贴近人类认知表现。

研究者提出BayesBench基准，首次系统评估大语言模型在多轮对话中能否像理性贝叶斯推理者那样更新信念。研究发现模型规模提升有助于潜在变量推断，但推断能力不一定能转化为理性的下游预测。