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When Expert Disagreement Hurts: Prestige and Selectivity in LLM Decision Revision
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Language models frequently reverse answers when seeing expert disagreement, but accuracy often worsens instead of improving.
- Pourquoi ça compte
- Critical for engineers building AI systems with human feedback loops, particularly in medicine, law, and science applications.
- Vigilance
- High reversal rates don't indicate better performance. Models respond to prestige cues like expert labels regardless of argument quality.
- agent
- llm
- language model
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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