arXiv论文发布CrossProfile基准诊断LLM群体记忆失效
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arXiv论文发布CrossProfile基准诊断LLM群体记忆失效
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AI 综述
一篇arXiv论文（arXiv:2610.37624）提出CrossProfile诊断基准，含60个模板、480个任务，用Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B和两个DeepSeek模型检验LLM群体讨论记忆的筛选策略。基准通过固定文本、交叉改变支持性、诱饵和无关事实的归属来构造任务，答案可自动验证。 结果显示：按相关性筛选记忆会因诱饵信息同样切题而比稀有优先低23到31分；稀有优先平均不优于随机选择；移除事实归属标签可使经典配置准确率提升13到24分；而保留完整讨论记录的准确率甚至低于不做任何笔记。
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最新进展10月28日 01:49
稀有、相关却仍出错：记忆如何让 LLM 群体决策失败报道时间线
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10月28日
- arXiv · cs.AI稀有、相关却仍出错：记忆如何让 LLM 群体决策失败
一篇 arXiv 论文提出 CrossProfile 基准，含 60 个模板、480 个任务，用 Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B 和两个 DeepSeek 模型检验 LLM 群体讨论记忆的筛选策略。结果显示按相关性筛选会因 decoy 信息同样切题而比稀有优先低 23 到 31 分，稀有优先平均不优于随机选择；移除事实归属标签可使经典配置准确率提升 13 到 24 分，而完整讨论记录的准确率甚至低于不做任何笔记。
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