RefusalBench:拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
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- 模型层
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- 模型与 API
- 风险拒答失当
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提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
提出自动化红队流水线,用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
摘要通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗,并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架,揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏,作者指出校准受制于报告意愿。
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
构建 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。
提出 Trust Layer,事后复核智能体基准成绩的真实性、诚实性与稳定性
摘要论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层,揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。
提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
提出 DECEPEVAL,评测智能体在外部诱导下的欺骗行为
DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。
提出 SIGMA,让模型依据 Model Spec 自造监督并改进安全对齐
SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域,自己生产对齐任务、评分细则和奖励。
提出 APO,协同学习少样本个性化偏好对齐的 aligner 初始化
构建 SycoLens 重放评测,区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
用智能体盲置换量化公开 wiki 日志中的多智能体串通
作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件,做成相对身份置换零模型的定量配套,并写出四类会使协调检验失真的构造错误。
提出 Inspect Robots,在真实机器人上评测具身智能体的能力与安全
构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。