論文の概要: Right Number, Wrong State? Measuring Cross-Jurisdiction Substitution in LLM Recall of State Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09458v2
• Date: Mon, 12 Oct 2026 02:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-14 23:39:49.488789
• Title: Right Number, Wrong State? Measuring Cross-Jurisdiction Substitution in LLM Recall of State Policy
• Title（参考訳）: 正しい数、間違った状態? LLMの国家政策のリコールにおけるクロス・ジャリディションの代替策の測定
• Abstract要約: LLMが国家固有の政策問題に誤って答える場合、幻覚または他の状態にある真の価値を返す可能性がある。 我々は、最小限の設計でこれを検証する: 質問文は固定され、管轄権のみが異なる。 金の価値は公式のデータブックから得られ、102個のチェックされた細胞のうち101個の独立したソースと一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When an LLM answers a state-specific policy question wrongly, it may be hallucinating, or it may be returning a real value that holds in another state. We test this with a minimal-set design: the question wording is fixed and only the jurisdiction varies, across the 50 U.S. states and the District of Columbia (51 jurisdictions) and three exactly defined Medicaid income-eligibility quantities. Gold values come from an official data book and agree with an independent source in 101 of 102 checked cells. Under a pre-registered protocol, Claude Sonnet 5.5 and GPT-5.6 Sol reproducibly give another state's current value, identical across two independent repeats, for 10 and 25 of 153 items. The count depends on the reference set: crediting any wrong answer that equals another state's value yields 3-5x more reproducible substitutions than checking every number in the asked state's own records, because many apparent cross-state answers are the asked state's own values under another convention or from an earlier year. Claims about cross-jurisdiction error need a complete same-state reference set. We will release the protocol, gold table, and all model outputs.
• Abstract（参考訳）: LLMが国家固有の政策問題に誤って答える場合、幻覚である場合や、他の状態にある真の値を返す場合があります。 質問文は固定され、管轄区域のみが異なり、アメリカ50州とコロンビア特別区(51の管轄区域)と、正確に定義されたメディケイド所得適格量(英語版)が3つある。 金の価値は公式のデータブックから得られ、102個のチェックされた細胞のうち101個の独立したソースと一致している。 登録済みのプロトコルでは、Claude Sonnet 5.5 と GPT-5.6 Sol は2つの独立したリピートで同じ状態の現在の値を再現的に153項目中10項目と25項目に対して与えている。 他の州の値と等しい間違った答えを信用することは、要求された州のレコードの全ての番号をチェックするよりも3,5倍多くの再現可能な置換をもたらす。 断続誤差に関する主張には、完全な同状態参照セットが必要である。 プロトコル、ゴールドテーブル、およびすべてのモデル出力をリリースします。

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