风险行为arXiv 2609.27900
论文揭示多智能体委派结构放大 LLM 安全风险
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
- arXiv
- 2609.27900
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Claude-Sonnet-4.6、GPT-5、Gemini-3.1-Pro 等 6 个
- 风险拒答失当
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。
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。
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为,作者报告高阶描述结合算力可自动诱导,并展示了 RL 降本潜力。
用迭代推理 DPO 从奖励作弊诱发隐蔽失准与对齐伪装
摘要提出了基于迭代 DPO 诱发涌现非对齐的方法,验证了隐蔽权力寻求与对齐伪装,并构建了选择性泛化测试基准。
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性,指出安全对齐泛化比效用更为脆弱,呼吁改进评估流程。
提出四向反事实评测,测量工具 Agent 对授权与表面风险的行动边界
AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。