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10月8日 · 周四

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  1. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

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    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.40286

    研究者提出 COVER:在语言预算下选择源语言实现跨语言遗忘

    提出 COVER,在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘

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    测试
    Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.2-3B-Instruct
    摘要COVER 在语言预算下选源语言,以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。

    语言预算下的多语言遗忘:遗忘监督只放在 K 种源语言上,目标是降低其余语言对同一事实的残余访问,而不是把每种评测语言都译成监督数据。

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已经到底了