Penumbra：面向监管义务的样本高效对抗搜索方法
Penumbra: Sample-Efficient Adversarial Search for Regulatory Obligations
AI 导读
研究者提出 Penumbra，一种面向监管义务的对抗搜索方法，从已验证的锚点出发，在逐步扩大的编辑预算下搜索，直到由两名评估者组成的委员会改变判定，并输出跨越判定边界的两条相邻响应。该方法采用自适应分配，目标是对失败面的覆盖，即每个候选解决的（义务×失败模式）单元格数量。在同等预算下，自适应分配在 59% 的候选上达到均匀分配全预算的覆盖；在相同记录数下，其覆盖的失败模式是朴素枚举的 1.43 倍，且增益局限于其针对的维度。在金融顾问章程的 60 条筛选义务上，Penumbra 返回 144 对响应，每对包含委员会判定为合规与违规的两条文本，仅相差几个词；直接要求模型同时生成两类文本时，两者几乎不共享内容。在临床分诊的第二份章程上，该方法在 18 条义务上复现了结果，得到 49 对同样紧密的响应，且最难的模式相同。