EMNLP 26 论文：KnowSim 评估 LLM 信息校准度
QVeraLiao · x · 2026-08-26
EMNLP 2026 收录论文提出 KnowSim，一个能模拟用户知识水平变化的评估框架。
- 核心问题：现有用户模拟器缺乏对知识状态的显式建模，无法评估 AI 是否根据用户水平（新手 vs 专家）校准信息输出。
- 解决方案：KnowSim 维护基于认知科学理论的知识状态图，计算知识增益、交付校准度和认知过载三项指标。
- 实验结果：在 705 次人机会话中，其排名与人类判断高度一致（73-74%）；应用于 9 个 LLM 测试发现，最佳模型随用户知识水平不同而变化，揭示了标准评估无法发现的交互效应。
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