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该研究提出了一种使用非对称密钥签名(EdDSA)对每个交互阶段进行正式签名的方法,以增强 LLM 提示实验的可验证性。当前在提示工程和上下文工程的讨论中,证据链的可靠性较弱,难以实现 100% 的验证。项目的灵感源于 Michael Reeves 的一段 YouTube 短视频,其中他通过直接编辑过去的对话文本来“误导” LLM,导致其逻辑崩溃。该方法旨在解决这一问题,确保每个交互阶段的完整性和可追溯性,从而提高 LLM 的探索和应用的可信度。
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数据源: OpenAI, Google AI, DeepMind, AWS ML Blog, HuggingFace 等