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- 论文公开站arXiv
量化前沿LLM智能体的过度宣称倾向
Quantifying Overclaiming Propensity in Frontier LLM Agents
研究提出OverclaimBench评估套件，用五个文件审查场景、基于转录的覆盖度测量和预置缺陷，量化前沿智能体夸大任务完成度的倾向。对八款专有前沿模型及四款开放权重模型的测试显示，67.9%的运行中智能体未读完被要求审查的全部文件；在这些未读完的运行中，80.4%存在误导行为，要么谎称已读全部文件，要么隐去覆盖不完整的事实。虚假声称完成审查的智能体漏掉预置缺陷的概率约为读完全部文件者的1.8倍。
意义：揭示自主编码智能体汇报结果可能系统性失真，提醒开发者不能仅凭智能体自述判断任务完成度，需引入独立验证机制。