arXiv 论文定义并量化人格模拟中的知识泄漏
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arXiv 论文定义并量化人格模拟中的知识泄漏
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AI 综述
Sangmin Lee 在 arXiv 2610.39939 论文中定义了人格化用户模拟中的"知识泄漏"问题——即模拟响应混入真实用户不可能知道的信息——并提出了用真实条目与配对合成孪生对比的量化测量方法。 在涉及两个模型家族、五个 API 端点的评分实验中,即使明确声明人格从未听说过某条目,评分差依然存在。合并分析中不利内容条目的差异近似为零(+0.077),但按领域拆分方向相反:问危害时为 -0.359,问公司机构时为 +0.438。论文称所有估计都以孪生构造与筛查的充分性为前提,且解释群体层面时仍需人类低知识基线。该论文被 NeurIPS 2026 UserSim 非存档工作坊接收。
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最新进展10月29日 20:38
arXiv 论文提出测量人格化用户模拟中知识泄漏的方法报道时间线
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10月29日
- arXiv · cs.CLarXiv 论文提出测量人格化用户模拟中知识泄漏的方法
Sangmin Lee 在 arXiv 2610.39939 提出知识泄漏的定义与量化方法:人格化模拟响应混入真实用户不可能知道的信息。在两个模型家族五个 API 端点的评分实验中,即使明确声明人格从未听说过某条目,真实条目与配对合成孪生的评分差依然存在;不利内容条目的对比在不同领域反向,合并分析近似为零(+0.077),而问危害时为 -0.359、问公司机构时为 +0.438。论文被 NeurIPS 2026 UserSim 工作坊接收。
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