VALCON：双角色变异评估 LLM 价值一致性
原文标题：VALCON: Benchmarking and Enhancing Value Consistency in Large Language Models via Dual-Role Variation
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论文提出 VALCON 框架，将价值一致性操作化为三个基准套件，配对 LLM 的生成行为与评估判断。在 28 个 LLM 上发现普遍存在跨角色不一致，并通过机制探测定位角色相关的表征解耦，提出表征引导干预缓解该问题。
- 问题
- 现有价值对齐评估只看输出合规，忽视LLM在生成者与评估者角色间切换时的价值一致性。
- 方法
- 提出VALCON双角色变异框架，构建三个基准套件配对生成行为与评估判断，并用机制探测定位角色相关表征解耦，提出表征引导干预。
- 结果
- 在28个LLM上发现普遍跨角色不一致；表征引导干预有效缓解一致性失败。
- 影响
- 把价值一致性确立为独立对齐维度，对依赖同一LLM既生成又评估的智能体与对齐流水线有直接警示。
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VALCON在28个LLM上发现普遍跨角色不一致：输出合规的模型常无法认同自己的生成。
- •将价值一致性操作化为三个基准套件：VAB-Consistency、VAB-Boundary、VAB-Challenge
- •通过双角色变异，把同一LLM的生成行为与评估判断在相同原则下配对
- •28个LLM普遍存在跨角色不一致，高合规输出模型常无法让自己的判断与生成对齐
- •机制探测发现与这种不对称相关的角色依赖表征解耦
- •提出表征引导干预，可有效缓解一致性失败
为什么重要：现代智能体与对齐流水线常让同一LLM既生成动作又评估其可接受性，跨角色不一致意味着这类自评环节可能系统性失真。
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