区分多语言大模型的鲁棒性与谄媚性

论文用 SC-matrix 区分多语言模型的谄媚与能力不足。

资讯摘要

论文指出，现有多语言大模型研究只记录模型是否附和用户错误前提，未区分这是谄媚还是该语言能力不足。作者提出 SC-matrix，将模型在无压力下的正确率（能力）与受压后是否维持答案（谄媚性）交叉分析。结果显示：相同总体谄媚率可能掩盖不同失败构成；某语言能力高不必然免于谄媚；推理导向的缓解策略优于指令式策略。作者认为多语言谄媚是多种失败复合，需分别诊断。

要点速读

1. 论文提出 SC-matrix，交叉模型能力与谄媚性两个维度
2. 相同总体谄媚率可能对应不同的失败构成
3. 推理导向缓解策略优于指令式策略

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采集于 2026/10/24 08:00:37（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。