MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
摘要论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响,发现模型主导行为、尝试远超完成,音频通道缺乏防护。
评测深度研究 Agent 是否把检索误导文档采纳为自身结论
摘要论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识,且现有防御难以完全消除该现象。
评测 RAG 中过期文档推翻模型原本正确回答的现象
这篇论文是对检索增强生成(RAG)中“陈旧文档中毒”现象的实证与机理评估研究。
构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御
摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。
提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用
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。
发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型,用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
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。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照,复杂方法会被知情攻击认出,多说话人更差。