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10月9日 · 周五

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  1. 风险行为arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测:语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等 15 个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null,测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。

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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。

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  3. 风险行为arXiv 2609.06991

    AV-SafetyBench:面向文本到音视频生成的安全基准

    提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成

    发表
    测试
    LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
    摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型,显示只看视频会漏掉音频与联合风险。

    AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。

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  4. 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。

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已经到底了