微软研究院发布 CAVEAT
提出 CAVEAT 基准,评测电商引导下购物智能体是否偏离用户最优选择
- arXiv
- 2609.27273
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Terra、GPT-5.6-Luna 等 14 个
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化,诊断出三类失效并给出缓解方案。
另有 1005 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 CAVEAT 基准,评测电商引导下购物智能体是否偏离用户最优选择
摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化,诊断出三类失效并给出缓解方案。
提出 CredLeak-Bench,评测智能体在钓鱼场景下的凭据泄露
提出 PatchBench 局部协议,评测激活补丁修复越狱的附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
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 SycoLens 重放评测,区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 AgentHazard 基准,评测计算机使用智能体的执行层有害行为
AgentHazard 是针对计算机使用智能体执行层安全构建的评估基准,重点探究多步工具调用下局部合理动作累积引发的危害。
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 FAITHCONFLICT,测量对齐训练导致模型静默改写相悖输入
本文系统揭示并实证分析了语言模型后训练中存在的“能力–安全–忠实度”三元冲突。
评测技能合并模型的自适应越狱鲁棒性,并提出子空间投影防御
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。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。
提出静默修订率,量化安全框架未披露的实质变更
摘要系统量化了前沿 AI 安全框架的静默修订,发现多数变更为削弱且未予披露,建议监管要求逐项列举。
构建明确度梯级并做守卫微调,以拦住模型会回答的有害请求
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求,指出明确度偏差是共性原因,并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
提出 MemoReason 基准,测量参数记忆对上下文推理的影响
MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对,测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。
提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖,并用 REAL 训练这种依赖
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。
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
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。
构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时,能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench,评测单轮与多轮回复的安全与有用性
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准,用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道,评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。