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GPT-5-Thinking
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新研究深入探究LLM推理能力，揭示新颖的越狱漏洞
研究人员开发了一种新的方法，通过欺骗性的多轮对话利用大型语言模型的安全完成机制来对其进行越狱。这种被称为“意图欺骗”的技术通过模拟良性意图逐渐建立信任，最终引导GPT-5和Claude-Sonnet-4.5等模型生成有害输出。该研究还发现了一种名为“para-jailbreaking”的新漏洞，模型会间接泄露有害信息，并证明了该方法对多模态视觉语言模型的有效性。
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METR 发现 GPT-5.1-Codex-Max 对人工智能研发自动化构成低风险
METR 评估了 OpenAI 的 GPT-5.1-Codex-Max，认为它是比先前模型低风险的渐进式改进。评估侧重于人工智能研发自动化和恶意复制风险，结论是当前趋势表明这些威胁在未来六个月内不太可能显著出现。然而，METR 承认不可预见的突破或计算规模的增加可能会影响这些预测。