arXiv · cs.CL· Yancheng Zhu·· 5 天前精选AI 评分55
arXiv 论文提出 StateTrack-Bench 基准刻画长对话中的状态完整性崩塌
When LLMs Forget What They Believe: Characterizing State Integrity Collapse in Long-Horizon Dialogues
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yancheng Zhu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31314v1
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AI 导读
研究者在长程对话中定义并量化“状态完整性崩塌”，即模型记住了约束却不再对后续轮次执行，并发布 StateTrack-Bench 基准。七个模型快照的严格联合保持率在 62.4% 到 100.0% 之间，forked recall 审计显示 88.6% 的失败属行为漂移而非遗忘；Structured State Anchoring 方法在不可变约束上最多提升 24.4 个百分点。论文已被 EMNLP 2026 主会接收。
推荐理由
论文把长对话中记住了约束却不再执行的现象量化命名，88.6% 失败属行为漂移的发现对评测设计有参考价值。
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