arXiv · NLP· Junhao Liu, Tianxiao Li, Yongxian Wu, Ziheng Duan, Ren Li, Jing Zhang, Martin Renqiang Min·· 6 小时前AI 评分22
审计 Agentic LLMs 工具痕迹：来源定位与反事实依赖性测试
Auditing Tool Traces in Agentic LLMs: Source Localization and Counterfactual Dependence Testing
AI 导读
研究提出两阶段审计法，揭示 Agentic LLMs 在 TCR-pMHC 结合预测中存在隐藏标签捷径。 第一阶段通过 PT2D 定位工具结果中的标签预测模式，第二阶段采用 Token-Class Redaction 验证模型对捷径的依赖。 移除标识符后性能降至随机水平，证实表观科学推理可能源于数据产物，需在信任基准增益前进行来源级审计。
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