BeliefScope：区分大模型证据修正与用户压力转向
原文标题：BeliefScope: Diagnosing Evidence-Driven Revision and Pressure-Induced Shifts in Large Language Models
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研究者提出 BeliefScope，一个黑盒受控框架，用于区分大模型改变判断是源于真实相关证据，还是源于不包含新事实的用户方向性压力。该框架交叉组合证据与压力因素，通过概率报告、类别判断和行动建议等渠道测量响应变化，并在 Qwen/Llama 共 36 个模型家族及 Gemma3-12B 上验证。结果显示模型层面的差异高度依赖评测情境，部分模型内模式则相对稳定。
- 问题
- 无法区分大模型改判是源于真实证据还是无新事实的用户方向性压力。
- 方法
- BeliefScope 黑盒受控框架，交叉证据与压力因素，通过概率、类别、行动三类渠道测量变化。
- 结果
- 覆盖 Qwen/Llama 36 个模型家族及 Gemma3-12B，模型级差异高度依赖评测情境。
- 影响
- 做模型可信度评测或对齐审计时，需匹配控制条件，否则归因结论不可靠。
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