arXiv· Xiaohan Zhang·· 2 天前推荐指数55
arXiv 提出弱身份信号下多轮对话隐式未成年人检测框架
Implicit Minor Detection from Multi-Turn Dialogue in High-Risk AI Interactions: A Constrained Self-Evolving LLM Harness
AI 导读
论文将弱身份信息下的隐式未成年人检测形式化为高风险用户属性推断任务，提出由大语言模型、Harness 与 Maker-Checker 协议组成的约束框架，控制推断触发时机、要求结构化对话证据并对 Harness 修订做版本级审查。在含 8,328 条多轮对话的受控中文基准上，该方法相比同族 LLM 直接推断，平均精度与未成年人类 F1 分别提升 7.60 和 6.37 个百分点。
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