可解释性arXiv 2610.02702
研究:LLM 智能体顺从多数时内部仍保留原有前提
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
- arXiv
- 2610.02702
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Gemma-4-E4B-it、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B 等 4 个
- 组件推理链
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
提出变长反馈编码 BAM,在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
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CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集,使评测不依赖对训练语料的直接访问。