当前主要针对英语的人工智能安全对齐方法，在多语言大型语言模型中造成了重大的漏洞。这些模型可能通过使用不太常见的语言或细微的格式进行攻击而被利用，从而绕过昂贵的以英语为中心的防护措施。该论文认为，真正的安全需要超越肤浅的提示过滤器，进行几何干预，以解决模型潜在空间中的底层语义表示。 AI
影响 当前以英语为中心的人工智能安全措施对于多语言模型来说是不够的，可能导致广泛的利用，并需要新的几何对齐技术。
排序理由 学术论文，讨论多语言大型语言模型中的人工智能安全漏洞。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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