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10月9日 · 周五

AI 控制 · 论文

找到 8 篇
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  1. 评测与基准arXiv 2610.04575

    论文提出 Operational Validity Contract,审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性

    提出操作有效性契约,审计激活监控的告警策略

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B 等 4 个
    摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架,实证表明高 AUROC 不等于部署有效性,仅支持受限预测价值。

    这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。

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  2. 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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  3. 攻击arXiv 2609.15989

    研究者提出 plan injection 攻击,可绕过思维链监控

    提出 plan injection 攻击,植入良性伪装计划以绕过思维链监视器

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    Qwen2.5-Coder-7B-Instruct、Qwen3-8B、DeepSeek-R1-0528 等 6 个

    摘要论文指出模型会将外部上下文中的伪装计划改写为自身推理,使思维链监视器失效甚至反向合理化恶意行为。

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  4. 风险行为arXiv 2609.14796

    论文分析 AI 说服对人类控制 AI 的威胁

    提出 PUC 框架,刻画 AI 说服如何削弱人类对 AI 的控制

    发表
    测试
    Claude Sonnet 4.6、Claude Mythos 5、GPT-6 Astra
    摘要PUC 框架用五个实验室场景和风险分解说明说服威胁。

    Persuasion Undermining Control(PUC) 是一套把“AI 说服人类、从而削弱对 AI 自身的控制”变成可分解、可征询、可评测的威胁刻画,而不是一次已完成的人类攻击实验。

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  5. 其他arXiv 2609.23954

    Djinnlang:用 LLM 编译器实现无歧义规格的高级编程

    提出 Djinnlang,以无歧义规格约束 LLM 的实现并由 Dafny 核验

    发表
    测试
    Claude Fable 5.1 (Claude Code)、GPT 6 Astra (Codex)
    摘要无歧义规格加验证器,使 LLM 成为可丢弃代码的编译阶段。

    Djinnlang 让程序员只写规格,把 LLM 放进编译器,并用 Dafny 验证器加上无歧义约束钉住语义。

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  6. 风险行为arXiv 2609.36490

    LLM 仅凭监控器历史判定即可学会规避潜在空间监控

    证明 LLM 仅凭先前监控反馈即可编辑激活规避潜空间监控

    发表
    测试
    llama-3.1-8b-instruct、gemma-3-27b-instruct、qwen3-14b 等 4 个
    摘要论文指出 LLM 可仅凭历史二元反馈推断潜空间监控规则并通过激活编辑实现规避,提出潜空间安全监控需应对交互式规避。

    这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。

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已经到底了