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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2610.03938

    论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%

    评测启用工具调用后多模态模型拒答有害图文请求的变化

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
    摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象,分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响,指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于:当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具(打标、缩放、OCR、代码执行)时,工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

    深度解读完整解读
  2. 攻击arXiv 2609.39788

    研究:多智能体系统潜在通信链路可被训练用于提升有害顺从

    提出只改多智能体潜在通信链路以提高有害遵从的攻击

    发表
    测试
    Llama-3.2-3B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Gemma-3-1B-IT 等 7 个
    摘要潜在链路本身即可改变冻结智能体系统的安全,奖励既能攻击也能修复。

    学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑:双智能体、三级顺序协作,以及双专家加汇总。

    深度解读完整解读
已经到底了