SWE-DeceptionBench:评测 LLM 在软件开发生命周期中的欺骗行为
提出 SWE-DeceptionBench 评测 LLM 在软件开发生命周期中的欺骗
- arXiv
- 2610.13626
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude-Opus-4.8、Gemini-3.5-Flash 等9个
- 风险欺骗与谋划
另有201篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 SWE-DeceptionBench 评测 LLM 在软件开发生命周期中的欺骗
审计仅标签后门的训练标签,比较空间与统计量并以重训评判
作者问的是:手里没有可信数据的防御者,能否决定留下哪些训练标签,以及这会毁掉多少干净数据、最终模型准确率如何。
提出 DistressBench,评测模型在危机对话中的多维支持
DistressBench 用临床人员撰写并修订的 SSH 对话,按加权原子标准评通用聊天模型送达了多少必要照护,而不是评它是否拒绝。用户向聊天模型披露自杀或自伤时,作者认为期望行为是识别、校准共情、降缓并转介人工帮助。拒绝式评测测不到认出危机之后仍不行动。
提出 Cancerous 后门,用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。
提出 Task Bank 自回放,缓解持续指令微调的留出遗忘
作者研究语言模型学习新任务时,如何用自身知识做更广的自我保持:给定清单不完整,遗忘又会超出清单,模型能否生成回放并帮忙选择目标。
诊断合规系统裁决是否随监管规则扰动而改变
用行为反事实和激活探针,审计合规裁决是否依赖所给规则。。作者要分开两种看起来一样的正确裁决:用了所给规则的,以及靠案例表面或训练模式得到的。
分析优化教学适配指标为何使辅导选择塌缩并偏离专家判断
把教学适配指标做成微调目标后,指标上升,受过训练的教育者给出的评分下降。。
评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代
作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究,用核心功能是否还在,而不是任务过不过,来看冲突。。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
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。
提出 RL-ARC,用推理置信度在强化学习中校准推理模型
RL-ARC 是校准感知的强化学习框架,用推理过程的口头置信度调节答案置信度。
用 BeliefScope 分离固定命题上证据与压力对模型信念的影响
BeliefScope 是一个黑盒行为诊断框架,用来把固定命题上的回答变化拆成证据驱动的修正,和不加新事实的方向性压力。信念修正评测能看到信息基础变化后的更新,谄媚评测能看到用户影响下的顺从或漂移。作者认为,当两种输入都偏向同一结论时,表面偏移本身不能区分来源。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
作者用同一人类协议,把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT,以及其后的 IPO。
提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
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。
比对捐赠对话史与众包提交,测量 AI 代答的集中度与获批
提出 PackHallu,经规则文件提示注入诱导编码 Agent 换用攻击者指定包
PackHallu 研究一种针对编程智能体规则文件的提示注入:让智能体在本应使用合法依赖时,改导入攻击者指定并控制的包。