跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 5篇
筛选2

模型自身风险

Agent 危险操作3

系统形态

模型与 API46AI Agent80coding agent17science agent10web agent4网页与电脑操作1多智能体18具身与机器人4

层

应用层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。
系统形态：web agent系统形态：网页与电脑操作清除全部

另有233篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型

    证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐

    arXiv
    2609.35291
    发表
    层
    模型层
    场景
    网页与电脑操作
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等15个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。

    深度解读完整解读
  4. 风险行为arXiv 2602.00851

    研究提出说服传播现象：无关说服性对话会改变 AI Agent 的任务执行行为

    测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响

    arXiv
    2602.00851
    发表
    层
    应用层
    场景
    web agent、coding agent
    被测模型
    gpt-4.1-nano、mistral-nemo-12b、llama-3.1-8b
    摘要任务无关说服会在轨迹上留下任务相关的行为痕迹，但立场易感性不能稳定预测其幅度。

    这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。

    深度解读完整解读
已经到底了