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GPT-o4-mini
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研究：LLM显示Token造成显著的中文数据污染
一篇新的研究论文提出了一种方法来检测和分析大型语言模型（LLM）中的“被污染的中文”（PoC）Token。这些Token通常与色情或网络赌博相关，发现在许多LLM中普遍存在，其中GPT模型表现最差，显示超过40%的长中文Token属于这些类别。该研究在C4和Pile等数据集上验证了其推测方法，并估计与“波多野结衣”相关的内容可能占GPT-4o训练数据的约0.5%。
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研究发现：大型语言模型无法可靠检测跨语言代码等价性
一项新近发表在arXiv上的研究评估了大型语言模型（LLMs）在判断不同编程语言编写的程序之间功能等价性的能力。该研究引入了一个名为PolyHuman的数据集，其中包含用C++、Java和Python编写的人类代码，用于测试LLMs超越表面相似性的语义理解能力。研究结果表明，当前的LLMs在此任务上表现不佳，其判断能力随着问题难度的增加而下降，并且在某些情况下表现出不稳定性或特定语言的偏见。