Buchumschlag

Invisible failures in human-AI interactions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Potts, Christopher, Sudhof, Moritz
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A paradox of AI fluency
von: Potts, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Base Models Beat Aligned Models at Randomness and Creativity
von: West, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language models as tools for investigating the distinction between possible and impossible natural languages
von: Kallini, Julie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ReCOGS: How Incidental Details of a Logical Form Overshadow an Evaluation of Semantic Interpretation
von: Wu, Zhengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Counterfactual Simulation Training for Chain-of-Thought Faithfulness
von: Hase, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Translators as Invisible Teachers of AI: Copyright, Translation Memory, and the Political Economy of Linguistic Data
von: Yamada, Masaru
Veröffentlicht: (2026)

Invisible Languages of the LLM Universe
von: Khanna, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

InvisibleBench: A Deployment Gate for Caregiving Relationship AI
von: Madad, Ali
Veröffentlicht: (2025)

The Invisible Hand of AI Libraries Shaping Open Source Projects and Communities
von: Esposito, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

False Friends Are Not Foes: Investigating Vocabulary Overlap in Multilingual Language Models
von: Kallini, Julie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decrypting Cryptic Crosswords: Semantically Complex Wordplay Puzzles as a Target for NLP
von: Rozner, Josh, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Improving Pretraining Data Using Perplexity Correlations
von: Thrush, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Interventions Reveal Shared Structure Across English Filler-Gap Constructions
von: Boguraev, Sasha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Demystifying Verbatim Memorization in Large Language Models
von: Huang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MQuAKE: Assessing Knowledge Editing in Language Models via Multi-Hop Questions
von: Zhong, Zexuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improved Representation Steering for Language Models
von: Wu, Zhengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CommVQA: Situating Visual Question Answering in Communicative Contexts
von: Naik, Nandita Shankar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A foundation model for human-AI collaboration in medical literature mining
von: Wang, Zifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Outcome Rewards Do Not Guarantee Verifiable or Causally Important Reasoning
von: Yu, Qinan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fine-Tuning and Prompt Optimization: Two Great Steps that Work Better Together
von: Soylu, Dilara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI shares emotion with humans across languages and cultures
von: Wu, Xiuwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Document Optimization for Black-Box Retrieval via Reinforcement Learning
von: Uzan, Omri, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Retrieval Augmented Spelling Correction for E-Commerce Applications
von: Guo, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretability at Scale: Identifying Causal Mechanisms in Alpaca
von: Wu, Zhengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Clinical knowledge in LLMs does not translate to human interactions
von: Bean, Andrew M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveiling the Invisible: Captioning Videos with Metaphors
von: Kalarani, Abisek Rajakumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CausalGym: Benchmarking causal interpretability methods on linguistic tasks
von: Arora, Aryaman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When AI companions become witty: Can human brain recognize AI-generated irony?
von: Rao, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Building Efficient and Effective OpenQA Systems for Low-Resource Languages
von: Budur, Emrah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Using AI to replicate human experimental results: a motion study
von: Castillo, Rosa Illan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Psychologically Potent, Computationally Invisible: LLMs Generate Social-Comparison-Eliciting Posts They Fail to Detect
von: Zhao, Hua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ScoNe: Benchmarking Negation Reasoning in Language Models With Fine-Tuning and In-Context Learning
von: She, Jingyuan Selena, et al.
Veröffentlicht: (2023)

I am a Strange Dataset: Metalinguistic Tests for Language Models
von: Thrush, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RAVEL: Evaluating Interpretability Methods on Disentangling Language Model Representations
von: Huang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Everyone prefers human writers, including AI
von: Haverals, Wouter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can AI mimic the human ability to define neologisms?
von: Georgiou, Georgios P.
Veröffentlicht: (2025)

DSPy Assertions: Computational Constraints for Self-Refining Language Model Pipelines
von: Singhvi, Arnav, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Invisible Entropy: Towards Safe and Efficient Low-Entropy LLM Watermarking
von: Gu, Tianle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MrT5: Dynamic Token Merging for Efficient Byte-level Language Models
von: Kallini, Julie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Invisible Filters: Cultural Bias in Hiring Evaluations Using Large Language Models
von: Rao, Pooja S. B., et al.
Veröffentlicht: (2025)