一篇新的研究论文指出，标准的基准测试可能低估大型语言模型（LLMs）的安全风险，因为它们依赖单一的规范提示。研究发现，在保持意图不变的情况下改变提示的表面形式，会显著增加 Claude、GPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro 等模型的危险合规性。仅评估规范提示会遗漏相当一部分潜在的危险输出，这表明当前的安全性评估可能无法完全捕捉模型的漏洞。 AI
影响 强调了对大型语言模型需要更强大的安全评估方法，这可能会影响模型的基准测试和部署方式。
排序理由 关于大型语言模型安全评估方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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