Read the Room Before Your Model Generates

📄 arXiv: 2610.18820v1 📥 PDF

作者: Muyao Kong, Zhihao Lin

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-10-13

备注: 17 pages, 7 figure, AACL-IJCNLP 2026 Main Conference

💡 一句话要点

提出Scenario-Actor框架以优化语言模型的温度选择

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 温度选择 场景嵌入 Transformer 自然语言处理 社交机器人 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的温度选择方法多为固定的启发式设置，缺乏对交流场景的几何可解释性，导致输出的随机性调节不够灵活。
  2. 本文提出的Scenario-Actor框架通过提取Transformer隐藏状态中的场景相关结构，利用场景嵌入来动态调整解码温度。
  3. 实验证明，Scenario-Actor在多种社交场景下表现优异，尤其在开放式指令跟随和多轮对话中显著提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常依赖采样温度来调节输出的随机性。现有的温度选择方法多为固定的启发式全局设置和上下文或标记级别的校准，缺乏对交流场景的几何可解释性表示。本文提出了一种简单且可解释的温度选择框架——Scenario-Actor，旨在根据推断的情境特征调整解码过程。Scenario-Actor从Transformer的隐藏状态中提取与场景相关的结构，并通过场景嵌入（即交流环境的结构化几何表示）来确定温度。实验证明，在Llama-3.1-8B-Instruct上，Scenario-Actor在互动社交场景中实现了强大的目标完成性能，在开放式指令跟随上显著提升，并在多轮对话中与多个基线模型表现出竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型在温度选择上的局限性，现有方法往往依赖固定的启发式设置，缺乏对具体交流场景的适应性和可解释性。

核心思路：论文提出的Scenario-Actor框架通过分析Transformer隐藏状态，提取与场景相关的特征，并基于这些特征生成场景嵌入，从而动态调整解码温度，以适应不同的交流情境。

技术框架：Scenario-Actor的整体架构包括两个主要模块：场景特征提取模块和温度调整模块。前者从Transformer的隐藏状态中提取相关结构，后者根据提取的场景嵌入计算适当的温度值。

关键创新：该研究的核心创新在于引入了场景嵌入的概念，提供了一种几何可解释的方式来选择温度，这与传统的固定设置方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，论文对场景嵌入的构建进行了详细描述，并探讨了如何通过优化损失函数来提高模型在特定场景下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Llama-3.1-8B-Instruct模型上，Scenario-Actor在互动社交场景中实现了显著的目标完成率提升，开放式指令跟随任务的性能提升幅度达到了显著水平，并在多轮对话中与多个基线模型相比表现出竞争力。

🎯 应用场景

Scenario-Actor框架具有广泛的应用潜力，尤其在社交机器人、智能客服和人机交互等领域。通过更灵活的温度调节，该框架能够提升模型在复杂交流场景中的表现，增强用户体验，并推动自然语言处理技术的进步。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) generally rely on sampling temperature to regulate the amount of randomness in their outputs. Mainstream methods for selecting temperature typically involve fixed, heuristic global settings and context or token-level calibration, rather than a geometrically interpretable representation of the communicative scenario. In this work, we introduce a simple and interpretable temperature selection framework, the \textbf{Scenario-Actor}, which adapts decoding to the inferred situational characteristics. Scenario-Actor extracts scenario-relevant structures from Transformer hidden states and determines the temperature from scenario embedding, a structured geometric representation of the communicative setting. Empirical results show that on Llama-3.1-8B-Instruct, Scenario-Actor achieves strong goal-completion performance in interactive social scenarios, significant gains on open-ended instruction following, and competitive performance on multi-turn conversation compared to multiple baselines.