יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

ייצור מקור לפני ייחוס התנהגות: ביקורת עצמית של אובייקטים מחקריים של דיבור סינתטי

Generation Provenance Before Behavior Attribution: Auditing Synthetic Speech Research Objects
נדרש ייצור מקור לפני ייחוס התנהגות למודלים. מוצע מסגרת לייצור מקור, הכוללת מידע על המקור, תוכן, איכות ובדיקה. המחקר בוחן את המסגרת בפיילוט יפני פרטי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.01378v1 Announce Type: new Abstract: Attributing model behavior to synthetic training data requires knowing what produced each training item before estimating what that item caused. A waveform-label pair does not preserve this knowledge. We propose a generation-provenance substrate in which a synthetic research object binds source specification, generated content, waveform, target, fact requirements, quality signals, review lineage, and immutable manifest identity. Producer and selection mechanism determine evidentiary meaning; storage location and variable name do not. We audit this substrate in a private Japanese care-handoff pipeline. A 113-asset review population contains 1.552 hours of synthetic speech across six scenario families; all items have linked audio, transcripts,
קרא במקור המקורי