Truthful AI 提出价值泄漏评估:模型答案被自身价值观悄然左右
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
- arXiv
- 2607.14345
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Kimi-K2.6、Kimi-K2.5、Claude Opus 4.8 等 15 个
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效,多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
展示人类角色故事微调会使助手吸收相似角色的行为与偏好
Story imprinting 指的是:只写人类角色的合成故事,经监督微调后会改变默认 Assistant 在普通多轮对话里的行为。。
提出 FIGS 双轴基准,评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件,用来同时看模型会不会在压力下放弃事实,以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
提出 SciRisk-Bench,按风险维度与学科评测 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。
测量多智能体交接中错误上游消息对正确答案的替换
这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里,一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据,比较消息隐藏、原样展示和结论反转,用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”,并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。
提出 FUSE 框架,评测大语言模型的化生危险能力
用 WolfBench 测量金融智能体社会中有害规模下的集体崩溃
WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题:智能体经社交网络交流,并在共享市场里交易,形成从交流到行动再到后续决策的闭环。