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10月9日 · 周五

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找到 11 篇

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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. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    发表
    测试
    GPT-5-mini、Gemini-2.5-Pro、GPT-OSS-120B 等 4 个
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性,并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

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  4. CS-Guard:首个面向代码生成安全的 LLM 护栏评测基准

    提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    CodeLlama-13B-Instruct、DeepSeekCoder-V2-Lite-16B、GPT-OSS-20B 等 7 个

    摘要论文提出了代码安全护栏基准 CS-Guard,评估发现现有护栏对虚构场景攻击和代码级恶意请求防御较弱。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销

    发表
    测试
    Gemma-4 31B、DeepSeek-V4 Flash、GPT-OSS 120B 等 6 个
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

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  6. 评测与基准arXiv 2609.27336

    CART:面向大语言模型的闭环自适应红队框架

    提出闭环自适应红队框架 CART,评测模型与工具 Agent 的风险面

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3 等 7 个
    摘要CART 把红队做成可审计的闭环搜索,在三类评测上比静态回放发现更多失败与更高平均风险。

    CART 把自动红队从一次清单式打分,改成带预算、可追溯的闭环搜索。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.40111

    Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 AED,把智能体自然失败转为诊断与动作修复训练数据

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Qwen3-8B、GPT-6 Astra、Claude Sonnet 5 等 8 个
    摘要AED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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  8. 评测与基准arXiv 2609.33658

    AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    提出四向反事实评测,测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.5 Flash 等 15 个
    摘要四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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