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
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 RECAST,本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
预注册检验智能体记忆中选择原始轮次能否替代事实抽取
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示