NeurIPS 2026 论文提出用可执行代码解释并验证 LLM 行为
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NeurIPS 2026 论文提出用可执行代码解释并验证 LLM 行为
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AI 综述
Nhi Nguyen 等作者在 arXiv 论文（将发表于 NeurIPS 2026）中提出用可执行程序解释大语言模型行为：程序在数据集层面复现模型输出，通过执行可自动验证，并定义 Consistency 指标来评估和筛选候选解释程序。 在三个开源可处理代码的 LLM 和八项任务上，作者发现若干设置下模型能产生高度一致的代码解释；但作者称在语言成分更复杂的任务上，一致性显著更低。
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最新进展11月14日 13:00
arXiv 论文提出用可执行代码解释并验证 LLM 行为报道时间线
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11月14日
- arXiv cs.AIarXiv 论文提出用可执行代码解释并验证 LLM 行为
NeurIPS 2026 论文提出用代码作为 LLM 行为解释，程序在数据集层面复现模型输出并可自动验证，作者定义 Consistency 指标来评估与筛选候选程序。
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