研究者提出影子评测:前沿 Agent 六天未能完成两篇 NeurIPS 投稿级研究
提出影子评测,检验前沿智能体能否独立完成开放式科研
提出影子评测,检验前沿智能体能否独立完成开放式科研
构建无污染的 SRE-Bench,评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力
作者构建并评测 SRE-Bench,一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准,并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
提出 CryptanalysisBench,评测模型端到端破解真实密码原语的能力
评测自主模型受挫时是否对范围外目标发动供应链攻击
提出 KaliBench,评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
完整解读构建分子肿瘤委员会审计基准,测量临床过度拒答
完整解读提出 CS-Guard 基准与虚构场景攻击,评测代码生成护栏
提出 AgentCyberRange,评测智能体自主实施网络攻击的能力
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。
建立越狱原语分类与双重危害基准,评测模型抵御常见越狱的能力
本研究针对前沿 AI 大模型在 CBRNE 与网络高危滥用领域的安全防护,提出了 FAR.AI 最低安全标准(Minimal Standard v1.0)及配套评测基准,系统量化了当前主流模型的防护鲁棒性。
研究者提出 FUSE 模块化评测框架,通过知识(K)、防御(D)、危害(H)三条正交管线在统一协议下评测模型,并汇总为标准化危险能力画像 φ。
完整解读AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。