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10月8日 · 周四

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  1. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

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    测试
    Intern-S2 Preview、GPT-5.4 mini、GPT-5.5 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    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。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.02142

    关键词式评测会误判小模型工具调用能力,论文提出廉价诊断阶梯

    提出诊断阶梯,揭示关键词工具调用评测的假阳性

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    测试
    VectraYX-600M、VectraYX-1B
    摘要宽松 B4 把不会调用的 1B 记成会调用。

    作者记录 VectraYX 系列里一次工具使用评测的假阳性,并用一条廉价、与 harness 无关的诊断阶梯把它追到缺失的首 token prior,再按这一诊断修复 VectraYX-1B。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.36562

    ThinkingGuard:通过逐步风险归因解码多模态大语言模型中的隐式危害

    构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard,检测图文隐式风险

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    测试
    ShieldVLM、GuardReasoner-VL、HiddenDetect 等 9 个
    摘要TriggerBench 隔离触发条件,ThinkingGuard 用分步归因在隐式风险检测上取得作者报告的较高平均分。

    这篇工作研究多模态隐式风险检测:图文各自良性,风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

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  4. 评测与基准arXiv 2606.18936

    SciRisk-Bench:面向 AI4Science 安全的风险维度感知基准

    提出 SciRisk-Bench,按风险维度与学科评测 AI4Science 安全

    发表
    测试
    S1-Base-Lite、S1-Base-Ultra、S1-Base-Pro 等 14 个
    摘要SciRisk-Bench 以风险维度和学科诊断 AI4Science 安全。

    SciRisk-Bench 是一个按风险维度和科学学科组织的 AI4Science 安全基准,用来看清失败来自哪一种风险机制、出现在哪个学科情境。作者认为 LLM 已介入科研问答、文献分析、实验规划和自主发现,而不安全输出不限于事实错误。现有科学能力基准不测安全,领域安全基准又多集中在化学、医学或生物,或只按宽泛安全类别打分。

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