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Necessary or Sufficient? Evaluating LLM Explanations With Behavioural Evidence
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers tested whether LLM explanations of decisions actually match the factors that drive those decisions using controlled interventions across Claude, GPT, and Gemini models.
- なぜ重要か
- Engineers building systems where users rely on LLM explanations to monitor, debug, or override decisions need to know if those explanations are trustworthy.
- 注意点
- Cited factors often do not match measured influence; uncited factors sometimes score higher than cited ones, suggesting explanations may mislead operators about true decision drivers.
- agent
- llm
- eval
この話題の背景にあるパターン
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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