READER: Robust Evidence-based Authorship Decoding via Extracted Representations

En 3 lignesREADER est un framework de provenance pour identifier le modèle LLM source à partir de réponses black-box sans prompts prédéfinis. Via activation mapping sur un proxy LLM gelé et accumulation bayésienne d'évidence, il atteint 31-42% de précision top-1 sur une réponse et 70-84% sur 50 réponses sur Agent500 (50 modèles cibles).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain