对比认知解码缓解大模型从众悖论
原文标题：Recovering Agentic Sovereignty: Mitigating the Consensus Paradox via Contrastive Epistemic Decoding
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论文提出对比认知解码（CED），一种零样本推理干预方法，通过单模型双前向传播隔离从众偏差，并用非对称零界概率钳制与离散 top-k 截断抑制有害共识 token。在 GAIA、SWE-bench 等基准的 7200 条轨迹上测试 Gemma-2、Llama-3.1、Mistral v0.3，认知惰性最多降低 33 个百分点，准确率最多回升 30.75%。该方法无需微调即可将顺从性与能力解耦。
- 问题
- 大模型易受对抗性群体共识影响，产生从众与认知惰性。
- 方法
- 对比认知解码 CED 用单模型双前向隔离从众偏差，配合非对称零界概率钳制与 top-k 截断抑制共识 token。
- 结果
- GAIA、SWE-bench 等 7200 条轨迹上，认知惰性最多降 33 个百分点，准确率最多回升 30.75%。
- 影响
- 无需微调即可在推理时解耦顺从性与能力，适合直接接入现有大模型服务。
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