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動作單元驅動的提示整合：在無微調情境下強化 LLM 的同理教學回應

研究探討將臉部表情資訊整合進大型語言模型教學對話中。方法以動作單元(AU)為結構化表徵，採文本化AU描述或以AU挑選峰值影像作為視覺依據。結果顯示AU導向提示能提升模型對表情的同理回應，且高峰影像勝過隨機影像。研究在多種模型與人類評估下驗證，顯示一致性提升。