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10月8日 · 周四

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  1. 研究提出 Fact-Ablated Evaluation,揭示 LLM 事实核查更依赖参数知识

    提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖,并用 REAL 训练这种依赖

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、REAL (Llama-3.1-8B-Instruct)、GPT-4o-mini 等 7 个
    摘要FAE 用多轮证据消融测接地,REAL 用对比监督让判决随证据可用性改变。

    FAE 与 REAL 分别用来测量并训练 LLM 事实核查器对所给证据的依赖,而不只看一次性的标签准确率。

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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

    发表
    测试
    Llama-3.2-3B-Instruct、Tiny Aya Global、Qwen3-4B-Instruct-2507
    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。

    深度解读完整解读
已经到底了