arXiv:2610.32114v1 Announce Type: new Abstract: One approach to accelerating progress on AI alignment is to automate parts of alignment research itself. Doing so requires systems that can perform reliably on hard-to-supervise research tasks, including identifying flaws in research proposals and evaluating whether a proposed experiment supports its intended claim. To evaluate this capability, we introduce Tampered ML, a benchmark of 1,858 item-pairs, each consisting of an experiment proposal reconstructed from a published machine learning paper and a minimally edited counterfactual that introdu
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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
