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新审计预测代理社会中社交机制的可扩展性
研究人员开发了一种新的审计方法，用于预测随着交互式语言模型代理数量的增加，社交机制的性能如何。该审计评估了机制运行的频率、代理对其信息的利用率以及测量本身引入的潜在规模效应。实验表明，一个单一的结构性术语可以决定互惠、共识和惩罚等机制的可扩展性，而对于八卦，人口限制则由消息的覆盖范围和持续时间决定。研究结果还表明，代理的反应不仅受社交信息的影响，还受其呈现方式的影响，例如使用计数与百分比。
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新研究对人工智能驱动的事实核查系统中的风险进行分类
一篇新发表在arXiv上的论文概述了与自动化事实核查系统相关的风险分类法，特别是那些采用人工智能和大型语言模型的系统。该研究确定了32种具体风险，分为风险因素、危险情况和危害，以解决错误判断的可能性以及随后传播错误信息或诽谤的可能性。该研究还对一个名为DEFAME的系统进行了风险评估，展示了所提出的分类法如何揭示传统IT安全方法（如STRIDE）未识别出的风险。
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新框架 D-SECURE 结合图像分析与事实核查
研究人员开发了 D-SECURE，一个旨在通过结合内部图像操纵检测与基于外部证据的推理来对抗多模态虚假信息的新框架。这种方法解决了现有系统通常依赖单一证据来源（如基于内容的检测器或基于检索的事实核查器）的局限性。D-SECURE 集成了 HAMMER 操纵检测器和 DEFAME 检索管道，提供了一个统一且可解释的报告，该报告结合了操纵线索和外部证据，以实现更强大的验证。