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论文更新 / THE SIGNAL

ContextEcho:长程编码会话中的人格漂移基准

ContextEcho: A Benchmark for Persona Drift in Long Agentic-Coding Sessions

重要性 5.5 AI 辅助整理

论文提出 ContextEcho 基准,用于审计长程编码会话中的人格漂移。

资讯摘要

论文提出 ContextEcho,一个用于评估长程 agentic 编码会话中助手人格漂移的基准与可复用测试框架,包含 25 项身份探针、快照后探测协议、基于评判与免评判指标,以及 57 段经同意采集并脱敏的 Claude Code 与 Codex CLI 会话语料。作者报告:漂移跨厂商出现且在实际交互早期显现,会话内压缩既不能可靠重置也不会放大漂移;单次锚定可恢复原人格,但安慰剂对照提示这可能是通用的语域重置效应。

要点速读

  1. 论文构建 25 项身份探针与快照后探测协议,可在不干扰主会话的情况下评估对话状态。
  2. 语料含 57 段长程编码会话;作者用其中一段做 23 个模型的跨厂商研究,并用全部语料做轨迹分析。
  3. 作者报告漂移跨厂商出现且早期显现,会话内压缩既不可靠重置也不放大漂移;漂移前缀在同任务续写中提升工具调用保真度,但在无工具聊天中破坏输出格式并拉长输出。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/31 08:00:18(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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