ConCI：面向大语言模型语境完整性的受控反事实评测基准

研究人员推出受控反事实评测基准 ConCI，用于评估大语言模型在个人信息共享中的语境完整性。该基准包含 556 个三元组共 1,592 条信息流，要求模型同时正确判断锚点与两个单参数反事实变化才算得分。在 7 款大语言模型的评测中，最强模型在约五分之一的三元组上出错，且普遍表现出偏向不披露的保守偏差。