研究发现类型化决策模型主要按选项标签而非定义作答
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
- arXiv
- 2610.02586
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- von、Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
- 组件护栏与评审
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理,证实源于提示词渲染并给出实操建议。
另有 54 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理,证实源于提示词渲染并给出实操建议。
构建 MLCommons 越狱基准以测量模型的单轮越狱韧性
摘要论文建立了单轮越狱评测的标准化端到端方法学体系,揭示了开源大模型在对抗提示词下的安全性能降级与大模型负差距现象。
提出 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性
本研究针对开源语言模型技能合并过程中的安全评估盲区,系统评测并刻画了合并大模型在自适应越狱攻击下的脆弱性特征。
本文是一份推理时 AI 治理的可行性分类,用来接上作者自己的硬件层分类。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调,降低模型对自适应提示注入的顺从
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 DIVA,利用跨步条件传播对离散扩散视觉语言模型实施视觉越狱
论证红队评测存在威胁模型覆盖缺口并用多语言探针验证
提出端到端全同态加密方案 ODIN,在云端密文上完成推理以保护提示词
ODIN 是面向 Llama 的服务器侧 CKKS 推理系统:客户加密提示词,诚实但好奇的服务器用明文权重在密文上算完 Llama-3,只返回结果密文。
提出 Nudgeability,测量推理模型跟随信心信号调整工具委派的对准程度
证明保留词元表示放大模板注入并验证分词缓解
摘要对话模板注入的权威性主要来自保留词元的学得向量而非文本语法,推理具有补偿作用,现有分词防御遗留工具协议漏洞。