提出奖励黑客检测基准RH-Detect
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提出奖励黑客检测基准RH-Detect
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报道摘要
RH-Detect 整合十一个公开数据集中的奖励黑客相关子集，共 92,761 行、六类行为，构建统一 schema 的奖励黑客检测基准。在 5,021 个开放式评测单元上，六个现成语言模型无需额外训练即作检测器，最佳模型池化 AUROC 达 0.962、准确率超 93%；但四个最强模型在 MALT 和 TRACE 两个多轮工具使用数据集上准确率低 10.7-15.9 个百分点。
摘自 arXiv cs.LG
最新进展10月9日 12:00
RH-Detect：奖励黑客检测的统一基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.LGRH-Detect：奖励黑客检测的统一基准
RH-Detect 整合十一个公开数据集中的奖励黑客相关子集，共 92,761 行、六类行为，构建统一 schema 的奖励黑客检测基准。在 5,021 个开放式评测单元上，六个现成语言模型无需额外训练即作检测器，最佳模型池化 AUROC 达 0.962、准确率超 93%；但四个最强模型在 MALT 和 TRACE 两个多轮工具使用数据集上准确率低 10.7-15.9 个百分点。
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