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Guise
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新的基准GUISE揭示大语言模型对叙事包装的脆弱性
一项新的研究论文介绍GUISE，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在嵌入叙事包装时有效拒绝有害请求能力的基准。研究发现，像Qwen3-1.7B这样的模型极易受到这些包装的影响，在不同语言和语域下的拒绝率显著下降。为了解决这一脆弱性，研究人员开发了AXIS，一种结合了偏好优化和目标对齐的防御机制，将有害请求的表示与拒绝方向对齐，并确保完全拒绝，在Qwen3-1.7B、Qwen3-4B和GLM-4-9B上实现了高安全性和可用性得分。
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大型语言模型在测试终端用户界面方面展现出潜力
研究人员开发了一种使用大型语言模型（LLM）测试终端用户界面（TUI）的新方法。对197个TUI应用程序的调查显示，大多数现有测试未能有效运行界面。该研究创建了一个基准，使用Rust、Go、Python和TypeScript中的TUI应用程序的Docker镜像，并将LLM与随机探索进行比较。虽然没有单一的LLM表现优于其他模型，但LLM指导在每次交互中效率更高，发现了随机探索遗漏的故障。研究还强调，自动生成启动输入可显著提高测试有效性…