研究者发布城市模拟Kierston与犯罪调查基准KierstonBench
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研究者发布城市模拟Kierston与犯罪调查基准KierstonBench
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AI 综述
研究者Andrew Semenov发布城市级模拟引擎Kierston和评测基准KierstonBench,模拟宾州Allentown约12.5万名居民的日常活动及其电信、金融、行政和车牌记录,用于测试语言模型的犯罪侦查与监控能力。基准包含32个任务家族,覆盖记录关联、轨迹重建、事件侦查和欺骗性账户识别。 对16个模型的评测显示:多数模型无法完成记录侦查,会提交记录不支持的指认;少数前沿模型可解决大部分任务并在证据不足时放弃作答,但仍会中常见欺骗。论文称没有任何模型能替代侦查员。
AI 根据报道生成 · 11 小时前更新
最新进展11月3日 20:23
Kierston 与 KierstonBench:模拟 Allentown 市并评测语言模型在犯罪侦查与监控任务中的能力报道时间线
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11月3日
- arXiv · cs.AIKierston 与 KierstonBench:模拟 Allentown 市并评测语言模型在犯罪侦查与监控任务中的能力
研究者提出城市级模拟引擎 Kierston 和基准 KierstonBench,模拟宾州 Allentown 约 125,000 名居民的日常活动及其电信、金融、行政和车牌记录,评测语言模型的犯罪侦查与监控能力。基准包含 32 个任务家族,覆盖记录关联、日常轨迹重建、事件侦查和欺骗性账户识别。对 16 个模型的评测显示,多数模型无法完成记录侦查并提交记录不支持的指认,少数前沿模型可解决大部分任务并在证据不足时放弃作答,但仍会中计常见欺骗,均无法替代侦查员。
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