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kunhailP/llm-welfare-discretion:研究 LLM 如何裁量大规模福利案件与"值得救助"线索的 GitHub 工作仓库
kunhailP/llm-welfare-discretion
来源与原文
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发布时间:(北京时间)
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https://github.com/kunhailP/llm-welfare-discretion
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AI 导读
该仓库研究大语言模型在美国 SNAP 福利案件中是否让法律不允许的"值得救助"线索(求职努力、失业可控性)影响裁决。预注册后续实验显示:向 Qwen3-14B/32B 提供中间计算量可完全消除线索效应(准确率 0.95-1.00),Qwen3-8B 无此效果(资格判定 0.68-0.74),Ministral-3-8B 部分改善(0.56/0.40→0.85/0.59)。GPT-5 复测 1554 条生成子样本全部达 1.00,0 线索翻转。
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