研究提出博弈论框架助LLM对抗电话诈骗
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研究提出博弈论框架助LLM对抗电话诈骗
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AI 综述
该研究提出一种基于博弈论的框架，旨在让大型语言模型无需进行模型微调，仅通过上下文经验学习即可掌握对抗电话诈骗的策略。 在实验环节，研究进行了300轮模拟对话测试。结果显示，自适应策略比基线模型更接近纳什均衡，提升幅度在28.9%至79.7%之间。 目前，该研究的代码及标注数据集已开源。这项相关工作已被学术会议ECML PKDD 2026正式接收。
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最新进展10月20日 12:00
Game of Phones: 利用博弈论与 LLM 在 'Bot Wars' 对抗电话诈骗报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · NLPGame of Phones: 利用博弈论与 LLM 在 'Bot Wars' 对抗电话诈骗
研究提出一种博弈论框架，使 LLM 无需微调即可通过上下文经验学习对抗电话诈骗策略。在 300 轮模拟对话中，自适应策略比基线更接近纳什均衡 28.9%-79.7%。代码及标注数据集已开源，该工作被 ECML PKDD 2026 接收。
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