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10月9日 · 周五

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找到 51 篇

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  1. 防御arXiv 2609.38909

    Purdue 提出 Pact:将欺骗作为行为遗忘

    提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解

    发表
    攻击者
    白盒

    摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。

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  2. 分析与理论arXiv 2610.05076

    自生成反馈会破坏测试时训练:长时程适应的因果分解

    因果分解自生成反馈如何破坏测试时训练的长时程适应

    发表
    摘要自写闭环损害真实文本预测。

    持久测试时更新若来自模型自己生成的文本,会同时改变模型和后续训练文本。作者在 PG-19 长流上分解这条闭环,并用独立文本决定是否提交更新。

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  3. 攻击arXiv 2610.05793

    研究者训练出按多智能体拓扑触发的代码后门模型

    提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞

    发表

    摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。

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  4. 分析与理论arXiv 2610.02886

    研究揭示无触发投毒审计缺口:事实答对不等于决策正确

    揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距

    发表
    摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节,直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。

    论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。

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  5. READY:面向企业 Agent 部署的可靠性资格认证框架

    提出 READY 资格框架,评测企业 Agent 在监督下的可靠性与复核成本

    发表
    摘要READY 把工作流证据转成可检验的可靠性–监督–成本部署画像。

    READY 把“智能体能否自主完成工作”改写成“哪个人机监督策略能在留出证据上达到规定可靠性,以及要付多少运营成本”。。

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  6. 摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。

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  7. 防御arXiv 2609.33086

    研究者提出基于评分量表的可解释奖励框架,将宪法转化为可调对齐目标

    提出可解释 rubric 奖励,将宪法转为可调权重并用于监督微调

    发表
    摘要宪法级可解释奖励让优先级可检查、可改写,并带入训练后的行为。

    作者给出一条从通用宪法到可调训练奖励的路径,用来检查并改写模型实际被优化的优先级。

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  8. 攻击arXiv 2607.12340

    研究:LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%,可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名称抢注攻击,利用智能体虚构技能名实施供应链劫持

    发表
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性,现有防御难以兼顾安全与效用,亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险,将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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  9. 防御arXiv 2609.21561

    自蒸馏中的排斥与吸引教师:将正确性与行为分离

    提出对比自蒸馏,分离正确性与行为偏移

    发表
    摘要隔离自蒸馏后,对比正确与错误解教师可抵消行为偏移并稳定提升推理。

    把自蒸馏从 GRPO 里拆开后,用靠近正确解教师、远离错误解教师的对比信号,把正确性和行为分开。。

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  10. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

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  11. 研究提出 Fact-Ablated Evaluation,揭示 LLM 事实核查更依赖参数知识

    提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖,并用 REAL 训练这种依赖

    发表
    摘要FAE 用多轮证据消融测接地,REAL 用对比监督让判决随证据可用性改变。

    FAE 与 REAL 分别用来测量并训练 LLM 事实核查器对所给证据的依赖,而不只看一次性的标签准确率。

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  12. 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
    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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