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Shubhashis Roy Dipta
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新的孟加拉语LLM安全基准揭示了普遍存在的漏洞
一项名为BanglaSafe的新基准已被开发出来，用于评估大型语言模型（LLM）在孟加拉语（全球第七大使用语言）中的安全性。该基准包含879个提示，涵盖17个具有文化特异性的危害类别和五种不同的提示条件。对18个前沿LLM的评估显示，超过一半的响应不安全或部分不安全，其中14.7%包含严格有害的内容。值得注意的是，孟加拉语提示中的写作风格对安全性的影响比语言转换本身更大，而且现有的安全分类器在孟加拉语内容上的表现不佳。
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DecomposeRL：用于可追溯声明验证的新型人工智能
研究人员开发了 DecomposeRL，一种新颖的声明验证方法，在准确性和可检查的追踪之间取得平衡。该方法将分解框架化为强化学习策略，使用 GRPO 和多方面奖励系统进行训练。DecomposeRL 可以以完全监督和半监督模式运行，利用未标记的声明。一个包含 5,000 个声明的蒸馏数据集被用来训练一个 7B 参数策略，该策略在各种基准测试中取得了与更大模型和 GPT-4.1-mini 相媲美的性能。