arXiv cs.AI· Jiale Dai, Liuxian Ma, Hongcan Deng, Xiaoke Niu, Wenjing Zhang, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian, Guojie Song·· 11 天前AI 评分36
LaVGuard：针对上下文价值漂移的选择性解码
LaVGuard: Selective Decoding for Contextual Value Drift
AI 导读
研究提出面向上下文价值漂移的选择性解码方法 LaVGuard，通过十维画像与密度门控在预算约束下调整 logit 生成。该方法将 5% FPR 下的边界 TPR 从 0.58 提升至 0.72。在 0.12 相同平均干预率下，LaVGuard 取得 0.88 的风险安全分，优于位置匹配编辑的 0.72。
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