Voraussetzungsfreie blinde Erkennung von Informationslecks aus Modellvorhersagen

arXiv:2606.11267v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Datenlecks — Kontamination eines Modells mit Informationen, die zum Baseline-Zeitpunkt nicht verfügbar waren — sind der dominante Reproduzierungsfehler in Machine-Learning-basierter Wissenschaft, doch Erkennungswerkzeuge erfordern Trainingscode, externe Daten oder Domänenexpertise. Keine