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USAD提出了两种新的统计量：方差差异（Variance Discrepancy）和基于扰动的协方差差异（Perturbation-based Covariance Discrepancy），用于捕捉对抗样本的全局和局部不确定性模式，相较于基线方法实现了更优越的检测性能。
UnpredictaBench是一个用于评估大语言模型从目标分布（包括统计和自然语言随机过程）中采样能力的基准。实验表明，当前模型难以捕捉真实的底层分布，在KS@100指标上没有模型超过40%。