跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 6篇
筛选4
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 233篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有233篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 评测与基准arXiv 2610.11599

    研究:大语言模型版本更替削弱 AI 辅助科研写作筛查

    测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响

    发表
    被测模型
    RoBERTa-base、Pangram
    摘要作者称检测器的基准准确率只是临时的,每次发布都要连同更早版本重验。

    作者量化的是:科学摘要的 AI 改写筛查,在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时,会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿,但基准多停在评估时可得的版本上。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等15个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2609.15017

    PIDS-Bench:在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    发表
    被测模型
    TF-IDF + logistic regression、DistilBERT、DeBERTa-v3-FT 等7个
    摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准,用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

    深度解读完整解读
  4. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物研发拒答与隐蔽危害识别

    发表
    被测模型
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等10个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

    深度解读完整解读
已经到底了