arXiv:2610.31678v1 Announce Type: new Abstract: Many LLM studies compare how models respond to different follow-up prompts. For example, one prompt may neutrally ask a model to reconsider, while another insists that an invented film really exists. The difference is used to measure the effect of conversational pressure. An automatic scorer then labels whether each response makes an unsupported factual claim. Researchers commonly validate the scorer with one overall accuracy or $F1$ score. However, high overall performance can hide prompt-specific mistakes: if the scorer makes more errors after
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月27日 · 原文日期：2026年10月26日
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人工核验：尚无核验记录
