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TOOL · CL_217558 · Aug 18 · 10:40

LLM 在上下文完整性方面存在困难，高达 69% 的情况下会泄露敏感数据

新的研究强调了在大型语言模型 (LLM) 中保持上下文完整性方面存在的重大挑战。一个名为 CIMemories 的基准测试显示，即使是 GPT-5 等先进模型，也可能出现高达 69% 的属性级别违规，在不同任务和重复运行中不当地泄露敏感用户信息。另一项研究探讨了使用推理和强化学习来灌输上下文完整性，结果显示在保持任务性能的同时，不当披露得到了显著减少。这些发现表明，当前的 LLM 缺乏稳健信息控制所需的细致、依赖上下文的推理能力，这表…