加利福尼亚大学：大模型自主复述可提升回答准确率近50%

加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的AGI实验室发布了一份研究报告，由顾全全教授领导。该报告提出了一种创新的解决方案，以解决大型语言模型在问题理解方面的歧义问题。该方案的核心在于让大型语言模型对提出的问题进行复述和扩展，以提高其回答的准确性。实验表明，一个经过良好复述的问题可以使回答的准确率从原来的50%提高到接近100%。