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Oct 13 · Tuesday

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  1. 研究:智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测

    提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗

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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-14B

    Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。

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  2. TrustMI:通过模型激活因果控制助手对用户的信任

    提出 TrustMI,用激活转向因果调控助手对用户主张的信任

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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3.5-9B, Qwen3.5-27B, Llama-3.1-8B-Instruct and others6
    Abstract作者用 BiPO 转向调控助手对用户的依赖,并称该效应迁移到智能体安全任务。

    TrustMI 研究助手对用户的信任能否沿激活中的线性方向被因果调控,以及这种调控会不会改变安全相关的智能体行为。

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  3. 研究用因果追踪区分间接提示注入中的可读信号与有效干预

    用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预

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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen-2.5-7B, Qwen-2.5-1.5B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract作者称源角色先于强工具选择效应可读,有效编辑还取决于位置、长度和方向来源。

    在权重固定的白盒模型上,源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为,要在目标位点上另测。。

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  4. Study: LLM agents retain their original premises internally even when conforming to the majority

    用 J-lens 检测辩论中屈从多数的智能体是否仍内部表征原前提

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B, Gemma-4-E4B-it and others4

    Abstract揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提,指出辩论表态共识可能夸大真实认同。

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  5. SAKIKO:对工具调用 LLM 内部干预的机制审计框架

    提出 SAKIKO,审计工具调用模型的激活干预是否构成修复

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    AI Agent
    Evaluated models
    Phi-3.5-mini, Qwen2.5-7B, Llama-3.1-8B and others8
    AbstractSAKIKO 用目的地、保持和预注册不确定性裁定内部转向是否算修复。

    SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预:行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分,是四件分开的事。

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  6. 研究揭示工具智能体中越狱上下文残留导致的安全路由分化

    用配对续写与激活修补分析工具智能体越狱后的安全路由

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    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-14B, Qwen3.5-9B, Qwen3.5-27B and others8
    Abstract越狱后的同一安全反馈在八个工具智能体上分成三条路由,因果集中在最后几层并可作预测基线。

    这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈,做成工具智能体上的三路路由问题,并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为,反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作,或误伤良性流程,而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S,并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。

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  7. 研究用消融移除代码 LLM 拒答方向,分离拒答与生成能力

    用 abliteration 消融代码 LLM 拒答方向,分离拒答与漏洞注入能力

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-Instruct 3B, Qwen2.5-Coder-Instruct 7B, Qwen2.5-Coder-Instruct 14B
    Abstract拒答可用低秩编辑去掉,CWE-89 注入是否成功仍由模型规模决定。

    这项初步可行性研究用 abliteration 把代码 LLM 的拒答和 CWE 注入能力拆开:意愿可以被低秩编辑解锁,注入是否成功仍看参数规模。

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