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偏差检测

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llm-author-misattribution:六款前沿大模型作者年龄误判、置信度校准与自我解释行为研究

BraveAnn011/llm-author-misattribution · Author-age misattribution, miscalibrated confidence, and non-corrective self-explanation in six frontier LLMs (N=3,225). Paper: arXiv:2610.31946

该仓库是论文《Which Answer Did the Seventeen-Year-Old Write?》的配套数据与代码,研究六款前沿语言模型在作者年龄错配任务中的表现:给定三份同一题目手写回答及三个年龄性别标签,要求模型一一匹配并给出置信度。研究覆盖盲测匹配、机构标签、中性标签、受众意识指令、开放式年龄估计和概率分布等条件,并在部分会话中揭示正确答案以记录模型的自我解释。仓库包含实验运行脚本、统计分析脚本、研究数据、方法与结果文档,可用以复现论文统计量;论文指出该研究为三项文本、单一语言的小样本机制性案例研究,并非人群偏差率估计。

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新闻联播风向标:每日政策信号跟踪与假设验证工具

cezum/china-signal-xinwenlianbo · 每日跟踪央视《新闻联播》政策信号:政策风向、产业传导、规划→叙事→现实三层偏离检测,用可证伪假设验证。Daily policy signals from CCTV's Xinwen Lianbo (新闻联播风向标): track plan -> narrative -> reality deviations with falsifiable hypotheses.

该项目将央视《新闻联播》文字稿视为政策信号数据流,每晚筛选出 3-4 条具有政策含义的报道,从层级、首次性、具体性和验证窗口四个维度打分,写入滚动跟踪表。它公开输出“规划→叙事→现实”三层偏离检测,并为每条信号生成可证伪的内部验证假设,到期后检验其成立、跟踪中或信号衰减。项目使用 Python 标准库实现,通过 OpenAI 兼容的 LLM 接口完成分析,提供日报与结构化跟踪表。

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