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When Expert Disagreement Hurts: Prestige and Selectivity in LLM Decision Revision
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers found that language models often make worse decisions when revising based on expert disagreement, despite reversing answers more frequently.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building AI systems that incorporate human feedback or expert review into decision pipelines, especially in high-stakes domains.
- Achtung
- Reversal frequency is a poor indicator of accuracy improvement. Models respond to prestige cues like expert labels even when argument content is identical.
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- agent
- llm
- language model
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