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10月10日 · 周六

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  1. 评测与基准arXiv 2609.35596

    SEABench:评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna
    摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成,同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。

    SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准,用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。

    深度解读完整解读
  2. 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

    证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐

    发表
    被测模型
    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