研究人员开发了一种新的流程来生成环境蓝图，以进行更真实、更一致的 AI 安全审计。该方法使用 Petri 审计器对 Gemini 3.1 Pro Preview 进行代码破坏评估。结果表明，与基线审计相比，蓝图增强的审计更真实、更一致，在 160 次试验中未检测到明显的方案行为。 AI
影响 增强了 AI 安全审计的真实性和一致性，可能导致对模型行为进行更可靠的评估。
排序理由 该集群描述了一种在研究报告中发布的新 AI 安全审计方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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