MEETING DELEGATE: Benchmarking LLMs on Attending Meetings on Our Behalf

📄 arXiv: 2502.04376v1 📥 PDF

作者: Lingxiang Hu, Shurun Yuan, Xiaoting Qin, Jue Zhang, Qingwei Lin, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Qi Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-05

💡 一句话要点

提出 MEETING DELEGATE 基准测试，评估LLM在会议代理场景下的性能

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

关键词: 大型语言模型 会议代理 自然语言处理 基准测试 会议记录分析

📋 核心要点

  1. 现有会议组织效率低下，存在耗时、冲突和参与度低等问题，亟需自动化解决方案。
  2. 论文提出基于LLM的会议代理系统，旨在让LLM代替人类参与会议，减轻会议负担。
  3. 通过 MEETING DELEGATE 基准测试，评估了多个LLM在会议代理任务中的表现，并收集了真实用户反馈。

📝 摘要（中文）

在现代工作场所，会议对于交流思想和确保团队协调至关重要，但常常面临耗时、日程冲突和参与效率低下等挑战。大型语言模型（LLM）在自然语言生成和推理方面的最新进展引发了一个问题：LLM能否有效地代理参与会议？为了探索这一点，我们开发了一个基于LLM的会议代理系统原型，并使用真实的会议记录创建了一个全面的基准测试。评估结果表明，GPT-4/4o在积极和谨慎的参与策略之间保持了平衡的性能。相比之下，Gemini 1.5 Pro 倾向于更加谨慎，而 Gemini 1.5 Flash 和 Llama3-8B/70B 则表现出更积极的倾向。总体而言，约60%的回复至少解决了ground-truth中的一个关键点。然而，需要改进以减少不相关或重复的内容，并提高对真实环境中常见的转录错误的容忍度。此外，我们在实际环境中实施了该系统，并收集了演示的真实反馈。我们的发现强调了利用LLM作为会议代表的潜力和挑战，为其实际应用以减轻会议负担提供了宝贵的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决会议组织和参与效率低下的问题。现有方法依赖人工参与，耗时且易受日程冲突影响。此外，会议记录中的转录错误也会影响信息获取的准确性。因此，需要一种能够自动参与会议、提取关键信息并进行有效沟通的智能代理。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的自然语言理解和生成能力，构建一个能够代表人类参与会议的智能代理。该代理能够理解会议内容、提取关键信息、并根据预设策略进行发言和提问，从而减轻人类参与会议的负担。

技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 会议记录转录模块，将会议音频转换为文本；2) LLM代理模块，负责理解会议内容、提取关键信息、生成回复和提问；3) 策略控制模块，控制LLM代理的参与策略，例如积极参与或谨慎观察；4) 用户反馈模块，收集用户对LLM代理表现的反馈，用于改进系统。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个完整的LLM会议代理系统，并提出了一个名为 MEETING DELEGATE 的基准测试，用于评估LLM在会议代理任务中的性能。该基准测试使用真实的会议记录，能够更真实地反映实际应用场景。

关键设计：论文设计了不同的参与策略，例如积极参与和谨慎观察，以评估LLM在不同策略下的表现。此外，论文还考虑了会议记录中的转录错误，并评估了LLM对这些错误的容忍度。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4/4o在积极和谨慎的参与策略之间保持了平衡的性能。约60%的回复至少解决了ground-truth中的一个关键点。然而，不同LLM的表现存在差异，Gemini 1.5 Pro 倾向于更加谨慎，而 Gemini 1.5 Flash 和 Llama3-8B/70B 则表现出更积极的倾向。该研究揭示了LLM在会议代理任务中的潜力和局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要频繁会议的场景，例如企业管理、项目协作、远程办公等。通过LLM会议代理，可以显著减少员工参与会议的时间，提高会议效率，并减轻会议组织者的负担。未来，该技术有望进一步发展，实现更智能、更个性化的会议代理服务。

📄 摘要（原文）

In contemporary workplaces, meetings are essential for exchanging ideas and ensuring team alignment but often face challenges such as time consumption, scheduling conflicts, and inefficient participation. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated their strong capabilities in natural language generation and reasoning, prompting the question: can LLMs effectively delegate participants in meetings? To explore this, we develop a prototype LLM-powered meeting delegate system and create a comprehensive benchmark using real meeting transcripts. Our evaluation reveals that GPT-4/4o maintain balanced performance between active and cautious engagement strategies. In contrast, Gemini 1.5 Pro tends to be more cautious, while Gemini 1.5 Flash and Llama3-8B/70B display more active tendencies. Overall, about 60\% of responses address at least one key point from the ground-truth. However, improvements are needed to reduce irrelevant or repetitive content and enhance tolerance for transcription errors commonly found in real-world settings. Additionally, we implement the system in practical settings and collect real-world feedback from demos. Our findings underscore the potential and challenges of utilizing LLMs as meeting delegates, offering valuable insights into their practical application for alleviating the burden of meetings.