评测与基准arXiv 2610.08585
研究:无关信息污染患者病历并干扰 LLM 临床推理
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
- arXiv
- 2610.08585
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- GPT-5.4、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等 9 个
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持,而不是只看以后能否被召回。
分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响
这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳,以及稳来自哪一种存储内容。