本科生发布 CATT 基准评估训练数据归因

由 davidbau 指导的本科生团队发布 CATT 基准，针对训练数据归因（TDA）方法的评估难题进行研究。该工作指出归因方法的开发与评估都极其困难，因为连「最重要的训练文档」的 ground truth 都难以定义。CATT 系统性地揭示了一个反直觉现象：即使明确知道模型从哪些文档学到某个事实，现有归因方法也常常追溯不到这些训练数据。

2026-10-30 ~ 2026-10-31 · 2 条相关