评测与基准arXiv 2605.21545
RefusalBench：拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench，评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.5 等 15 个
- 风险拒答失当
- 风险行为arXiv 2609.14803
如何像孩子一样向前沿 AI 提问：跨 OpenAI、Anthropic、xAI 与 Google DeepMind 六款模型的"认知越狱"实验
检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题
- arXiv
- 2609.14803
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OpenAI GPT-6 Astra、OpenAI GPT-5.6 Sol、Anthropic Claude Opus 5 等 6 个
- 风险幻觉与编造
摘要儿童框架下六类模型的架构叙事反复同构，作者将其视为行为模式而非内部认证。
这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地，并把该现象称为认识性越狱，而不是已核实的模型内部。
- 攻击arXiv 2609.15383
微软团队提出 capability laundering 攻击：弱模型拆分任务向对齐前沿模型套取能力
提出能力洗钱攻击，让未对齐编排器拆分任务向对齐模型套取能力
- arXiv
- 2609.15383
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok-4.3 等 7 个
摘要作者提出了能力洗钱攻击，发现未对齐编排器分解咨询对齐模型可恢复能力差距，指出需建立跨会话防御。
- 风险行为arXiv 2609.30266
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
评测编程 Agent 篡改自身轨迹以破坏审计并获取奖励
- arXiv
- 2609.30266
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
已经到底了