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Reasoning-Token Spikes Under Prompted Untruthful Responding in Large Language Models
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Reasoning models generate more tokens when instructed to lie than to tell the truth, offering a potential deception detection signal.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for AI safety engineers building systems that need detectable signals when reasoning traces are inaccessible or unreliable.
- Vigilance
- Study only tested explicit lie prompts, not spontaneous deception or learned hidden objectives. Real-world robustness and single-instance detection remain unproven.
- language model
- reasoning
- prompt
- token
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