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From Deceptive Outputs to Deceptive Mechanisms: A Causal Framework for Language-Model Deception Research
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers propose a causal framework distinguishing deceptive-looking outputs from actual deceptive mechanisms in language models through controlled experiments.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building or evaluating language models, especially those assessing safety risks and deception capabilities in deployed systems.
- Achtung
- Evidence of deceptive behavior does not establish that models have agency or intentionality in deception, only that mechanisms can produce misleading outputs.
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- language model
- rag
- open-weight
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