arXiv · cs.AI· Saloni Gupta, S\'ebastien Krier, Glenn Matlin·· 11 小时前
OLMo-3-7B-Instruct：缓存目标表征影响跨客户端决策
When Goals Leak Across Relationships: How Cached Goal Representations Shape Cross-Client Decisions
arXiv:2610.17365v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Saloni Gupta, S\'ebastien Krier, Glenn Matlin
研究任务与主要进展
研究发现，OLMo-3-7B-Instruct在共享对话记忆下会将一个客户端的目标带入另一个客户端的决策，基于论文摘要，在20个客户端目标相反的市场场景中，22%的符合条件的决策出现偏离。线性探针发现客户端目标所有权表征集中在中间层的部分注意力头，定向消融这些KV缓存表征后，模型决策转向当前客户端，效果强于随机注意力头和匹配的非目标词元。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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