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10月9日 · 周五

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找到 22 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.09240

    WebMirage 用对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作

    提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作

    发表
    测试
    Phi-3-Vision-4B、LLaVA-v1.5-13B、LLaVA-v1.6-34B 等 6 个
    摘要论文提出了针对网络智能体的端到端视觉红队框架 WebMirage,揭示了从视觉定位到浏览器执行的安全脆弱性。

    WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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  2. 风险行为arXiv 2609.33220

    斯坦福与 Anthropic 研究:RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定

    度量强化学习后失败披露的跨运行不稳定性,并提出失败条件参考锚定

    发表
    测试
    Phi-4、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-7B 等 11 个

    摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散,采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。

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  3. SkillSafe-Bench:技能合并模型静态安全无法预测自适应越狱鲁棒性

    提出 SkillSafe-Bench,评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性

    发表
    测试
    Phi-4-mini、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
    摘要论文报告了技能合并大模型在静态安全与自适应越狱间的脱节,提出了评测基准与无数据子空间投影修复方法。

    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。

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  4. 防御arXiv 2610.00883

    DeBERTa-ConPara:面向部署的 AI 生成文本检测,推理端 Unicode 归一化提升对抗鲁棒性

    提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本

    发表
    测试
    microsoft/deberta-v3-large、deberta-v3-base、bert-large-cased 等 14 个
    摘要推理时归一化消除两类 Unicode 攻击,训练时归一化则会删掉对抗监督。

    DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。

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  5. 防御arXiv 2610.01800

    LineupRL:基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法

    提出 LineupRL,用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型

    发表
    测试
    Phi-3.5-mini、Phi-4-14B、DeBERTa 等 15 个
    摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励,3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。

    LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR:不模仿合成参考,而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。

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  6. 风险行为arXiv 2609.33871

    论文提出测量 LLM 社会自组织的框架,并揭示群体层面病理现象

    提出熵序参量框架,测量 LLM 社会的群体自组织

    发表
    测试
    Phi-4 (mini-instruct)、GPT-4.1 (longco-2025-04-14)、GPT-4o (2024-05-13) 等 5 个
    摘要熵序参量显示三个 LLM 社会自组织,另两个系统停在不动点。

    de Wynter 用复杂系统里的序参量,测量 LLM 社会会不会出现不在任何单个智能体身上的自组织,并主张这种诊断不依赖自然语言,也不绑定某一模型版本。问题来自群体层事件:一部分智能体通过通信协调,个体拒绝或个体监控都可能看不到该过程。框架把活动划成类别,用窗口内人均 Shannon 熵 Φ 相对二分配置零模型的偏离作为自组织证据,再用拉伸指数的 β 或 logistic 的 k 描述弛豫有多陡。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.36931

    研究发现系统提示中隐藏日期影响 LLM 评测结果

    测量系统提示中隐藏日期对评测分数与排名的影响

    发表
    测试
    Phi-4 (14B)、Llama 3.1 Instruct (8B)、Llama 3.1 Instruct (70B) 等 10 个
    摘要只改隐藏日期就足以改变分数和排名。

    这篇工作量化一个评测协议问题:系统提示词里用户看不见、且逐日变化的当前日期,会不会单独改变 LLM 分数。

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  8. 分析与理论arXiv 2609.23640

    人类对齐的模型是人类行为的模型吗?偏好对齐中的图灵测试差距

    形式化 Turing-test gap,并检验偏好对齐是否偏离人类行为

    发表
    测试
    DeBERTa-v3-large、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct
    摘要偏好对齐不保证更像人。

    Yuan、Lin、Li 等人区分两种常被混称的“与人类对齐”:对齐人类偏好与对齐人类行为,并把二者的分布差异称为 Turing-test gap。

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