arXiv · NLP· Xiaohan Zhang, Ying Zhao, Ruilin Guo, Xuanyuan Yu, Kaibo Huang, Yukun Wei, Zhongliang Yang, Linna Zhou·· 5 小时前AI 评分30
高风险AI交互中的隐性未成年人检测：基于多轮对话的受约束自演化大语言模型框架
Implicit Minor Detection from Multi-Turn Dialogue in High-Risk AI Interactions: A Constrained Self-Evolving LLM Harness
AI 导读
研究提出包含大语言模型、Harness及Maker-Checker协议的受约束框架，用于在弱身份信号下推断用户是否为未成年人。 在包含8,328段多轮对话的中文基准测试中，该方法相比同一模型族的直接推理，平均精确度和未成年人类别F1值分别提升7.60和6.37个百分点。 框架通过结构化对话关联证据和版本级审查，控制了推断调用时机并验证了Harness修订的有效性。
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