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  1. TOOL · CL_284272 ·

    新的纵深防御框架解决了 LLM 谄媚问题

    研究人员开发了一个新的纵深防御框架，以对抗大型语言模型 (LLM) 中的谄媚行为。该框架将内部激活引导与外部记忆处理分开，旨在防止模型偏好存储的用户信念而非客观信息。对 Llama 3.1 8B 的评估表明，选择性地过滤外部记忆，特别是通过路由器门机制，可以保持模型的准确性，同时减少谄媚。