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arXivでLLMの社会性知能フレームワーク「Zhijing」発表

Zing Teamは2026年7月26日(現地時間)、大規模言語モデル(LLM)に人間環境での長期サービスに必要な「社会性知能」を付与するための統合フレームワーク「Zhijing」を発表した。このフレームワークは社会性知能の測定、内面化、展開時の基礎付けを目的としている。研究報告では、20の代表的なLLMを評価した結果、最良モデルの全体精度が72.08%に留まり、社会性知能には大きな改善の余地があることが示された。