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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-01-28 至 2026-01-28 共收录 1 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 幻觉与事实性 1 篇

2601.19017 2026-01-28 cs.SD cs.LG 70%

A Framework for Evaluating Faithfulness in Explainable AI for Machine Anomalous Sound Detection Using Frequency-Band Perturbation

一种用于可解释人工智能在机器异常声音检测中评估忠实度的框架 使用频率带扰动

Alexander Buck, Georgina Cosma, Iain Phillips, Paul Conway, Patrick Baker

专题命中 幻觉与事实性 :alignment(abstract);trustworthy(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种评估XAI在机器异常声音检测中忠实度的框架,通过频率带扰动方法评估不同XAI技术的可靠性,发现遮挡方法在模型敏感性上表现最佳。

Comments 16 pages, 24 figures

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