Appier 研究：教 AI 识别信息不足并选择正确推理语言

Appier AI 研究团队发表两篇论文，测试 28 个主流 LLM 后发现，当正确答案为“以上皆非”时模型准确率下降 30% 至 50%；采用 DPO 训练后，模型识别无正确答案问题的准确率提升近 30 个百分点。另一项研究发现大型推理模型常默认用英语等高资源语言推理，部分模型中推理语言与回答语言不一致的比例超过 90%，本地语言推理在文化理解与安全识别上更有效。