精选理由
该工作首次在推理阶段解决多国文化对齐问题，面向API黑盒场景，且仅依赖公开调查数据，对AI产品的全球化部署具有实用参考价值。
研究发现大语言模型在道德判断上并非文化中立。现有方法需特定国家偏好数据或模型白盒访问。本文提出DISCA方法，利用世界价值观调查数据构建国家化人格智能体面板，在推理时将内部观点分歧转化为无偏、损失规避的logit校正来引导模型输出。在20个国家和7个开源模型上，DISCA减少了10-24%的文化对齐错误，提升了推理时文化校准的可扩展性。该方法无需微调、公开数据可用，为服务全球多元道德偏好的长期需求提供了可行方案。
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研究发现大语言模型在道德判断上并非文化中立。现有方法需特定国家偏好数据或模型白盒访问。本文提出DISCA方法，利用世界价值观调查数据构建国家化人格智能体面板，在推理时将内部观点分歧转化为无偏、损失规避的logit校正来引导模型输出。在20个国家和7个开源模型上，DISCA减少了10-24%的文化对齐错误，提升了推理时文化校准的可扩展性。该方法无需微调、公开数据可用，为服务全球多元道德偏好的长期需求提供了可行方案。