正确答案，不一致的证据：大型音频语言模型的源级反事实审计

原文：Right Answers, Inconsistent Evidence: Source-Level Counterfactual Auditing of Large Audio-Language Models

大型音频语言模型（LALM）可以回答“有猫在场吗？”正确地判断混合物，当猫被移走时，它的置信度可能会下降，但这并不能表明它可以区分猫的存在和不存在。我们介绍TRACE。它依次删除查询的源和每个竞争对手，并询问仍然包含该声音的每个视图是否比删除该声音的视图得分更高。横跨 8 洛杉矶

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