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前缀不变性审计:两遍前向定位序列模型因果泄漏

The Mask Is Not the Model: Auditing Prefix Invariance in Attention, State-Space, and Hybrid Sequence Models

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我们形式化了前缀不变性:位置t处的表示不得依赖于未来输入。我们提供了一种轻量级审计方法,仅需两次前向传播,无需训练或梯度,即可精确定位因果性破坏之处。仅检查注意力掩码并不充分:即使掩码正确,泄漏仍可能通过扫描或归一化发生。在八个检查点上的192次注入故障试验中,掩码检查未发现任何问题,而我们的审计方法定位了全部192/192个故障,并在Zamba2和Nemotron-H中发现了缺陷。

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