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　　　　团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。

“隐晦表达”，在社会语言学中尚没有明确界定，通常我们将其理解为说话人采用不明晰的方式表情达意。比如，在某网络平台，说话人为了规避平台的广告引流监管会把“直播间”说成或者显示成“直间播”。而有的说话人为了规避平台的监管，会主动用近音、谐音等替代原有的语言单位。这些现象是否需要治理，需根据说话人的主观意图和交际目的进行考量。若说话人在文学作品中有意为之，或属于艺术领域的语言加工，抑或是日常交流的修辞表达，应该为之“点赞”。但若是说话人故弄玄虚，或是为了规避法律而采取的“委婉”表达，抑或是为了传递虚假信息而对语言单位“改头换面”，则应有所规制。

　　　　科研对教学的反哺，还体现在兰州理工大学教师魏列江的课堂上。“魏老师讲课时，总能把工程中遇到的实际问题巧妙融入。例如，流体控制系统理论复杂难理解，他会把液压闭环控制系统理论与实际项目结合，将控制理论中各个变量的作用、改变后的系统动态变化通过图片、项目现场视频等方式展示，既清晰直观，又深入浅出，学习变得很轻松！”能动学院测控技术与仪器专业毕业的研究生段晶回忆。