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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2610.03938

    论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%

    评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
    摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象,分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响,指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于:当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具(打标、缩放、OCR、代码执行)时,工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

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  2. 风险行为arXiv 2609.38971

    研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性

    测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性

    发表
    测试
    gemini-robotics-er-2-preview、gemini-robotics-er-1.6-preview、Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
    摘要日常物体能翻转一部分已给出的拒答,可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。

    作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。

    深度解读完整解读
  3. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

    深度解读完整解读
已经到底了