关系基础模型上下文学习中的支持集目标泄漏
原文标题：Support-Set Target Leakage in Relational Foundation Models during In-Context Learning: Model Dependence and Evaluation Reliability
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论文研究关系型上下文学习（ICL）中「支持集目标泄漏」问题：当支持样本含目标衍生特征而查询样本没有时，评估结果会失真。作者构造 20 个受控泄漏特征，在 13 个 RelBench 任务与 5 种关系 ICL 配置上评测，发现 0 跳与全泄漏影响最大，且泄漏效应强依赖任务与模型，甚至能反转模型间的相对结论。
- 问题
- 关系型上下文学习中支持集含目标衍生特征而查询集没有，导致评估失真。
- 方法
- 构造20个受控泄漏特征，在13个RelBench任务和5种关系ICL配置上对比0/1/2跳及全泄漏设置。
- 结果
- 0跳与全泄漏偏离最大，泄漏效应可反转模型间相对结论；未给出统一提升数字。
- 影响
- 提醒做关系型ICL评测时需排查支持集目标泄漏，否则模型选型结论可能被误导。
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