AI 監控

深度分析

「決策理論」下大型語言模型隱寫偵測與廣義 V‑Information 量化方法

大型語言模型開始顯示隱寫能力，傳統偵測需已知良性分布，本文提出決策理論視角，透過可用資訊衡量隱寫差距，驗證可偵測與緩解此行為。研究比較傳統訊號統計方法與新穎行為差異，並預測此技術對AI監控與開發者生態的長遠影響。實驗顯示差距隨編碼強度提升而增大。提供實務偵測指標。