论文：用计算而非权重访问审计临床网络

Zhiyu Liu 等在 arXiv 发表的模拟实验论文称，大语言模型配合纯计算工具可以审计临床预测网络，关键是计算能力而非访问模型权重。实验用模拟的蛛网膜下腔出血患者队列训练了 105 到 38,401 个权重的 Tanh 网络，在其中植入待发现的关系。 论文称，GPT-6 Astra 无工具时只能在 353 权重网络中恢复植入关系，3,457 权重时已不可靠，默认指令下拒绝了 12 项审计修复任务中的 11 项；配备纯计算工具后，在最高 38,401 权重的 29 次运行中全部成功，并在 6/6 次中找出死亡率漏记亚组，黑盒与白盒访问效果相当。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。