Morita Tarvirdians, Reeve Lorena, Catharine Oertel · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31459 · open-access PDF
Os sistemas que visam ajudar um usuário a se envolver com pontos de vista diferentes dos seus próprios têm de decidir o quão diferentes esses pontos de vista devem ser. Os pontos de vista são representados principalmente em uma escala escalar, demasiado grosseiro para distinguir pontos de vista que discordam com o usuário sobre coisas diferentes. Introduzimos uma política de seleção na qual um bandido define quão longe os pontos de vista podem ficar do usuário, e a política seleciona o ponto de vista mais novo dentro desse limite. Nós variamos apenas seu codificador de posição, comparando uma pontuação escalar com os vetores de posição prospectivizados, que dividem uma posição em posições separadas sobre conceitos.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Systems that aim to help a user engage with viewpoints other than their own have to decide how different those viewpoints should be. Viewpoints are mainly represented on a scalar scale, too coarse to distinguish viewpoints that disagree with the user about different things. We introduce a selection policy in which a bandit sets how far viewpoints may sit from the user, and the policy selects the most novel viewpoint within that bound. We vary only its stance encoder, comparing a scalar score with Perspectivized Stance Vectors, which break a position into separate stances on concepts. We integr
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