研究:法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
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- 层
- 模型层
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- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限,且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
另有 196 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号,而不是自发欺骗检测器。
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。
提出 U-SPACE 与 U-LENS,从残差流估计推理轨迹不确定性
U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出:用语义方向定位不确定性的形式,并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事:权重冻结时,智能体把经验写成可继承制品,再换成留出能力增益,这个转换有多省。
提出 RAG-PIBench,评测 RAG 上下文中提示注入检测器
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏,评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。
提出 DAEDALUS,用自生成任务自举 Agent 记忆
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
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评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
AMU 用列级推导门控共享记忆,拦截经缓存流出的无权敏感列,并标出同名 KPI 的定义冲突。
提出 VERA,审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 ControlPed 与 HazardPed,生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
构建 AGENTDOXX 基准,评测联网搜索 Agent 对匿名访谈的再识别
摘要论文提出了已知身份的重识别基准 AGENTDOXX,揭示搜索与记忆双重风险及现有防御在检索轨迹中的泄露漏洞。
提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。