一篇新的研究论文提出了一个针对AI安全代理的成本感知评估框架，超越了单纯的成功率，考虑了经济效率和操作适用性。该研究在Cybench和Splunk BOTS v1等挑战上评估了进攻性和防御性代理，分析了基于推理和工具支出的性能。结果表明，进攻能力随计算能力的提升而提高，开源模型在成本上可与前沿系统竞争，而防御任务则更依赖于严谨的工具使用而非原始预算。 AI
影响 这种成本感知评估框架可能带来更实用、更具经济效益的AI安全工具。
排序理由 提出AI安全代理新评估方法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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