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Mexican Spanish
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新的EMPATH基准跨语言评估情感支持聊天机器人的安全性
研究人员推出了EMPATH，这是一个新的基准，旨在跨多种语言和对话轮次评估情感支持聊天机器人的安全性。与静态基准不同，EMPATH使用审计员模型模拟复杂的、多轮的危机对话，并根据五个维度上的19个指标对成绩单进行评分。在墨西哥西班牙语中的初步研究显示，许多指标的得分膨胀显著，并突出了模型性能的相当大的可变性，即使输入相同，也表明运行到运行的可靠性是每个模型关键的安全属性。该基准、其管道和相关数据正在发布以供更广泛地使用。
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新研究探索用于大语言模型（LLM）越狱检测和缓解的先进方法
研究人员正在开发检测和缓解针对大语言模型（LLMs）的越狱攻击的新方法。一种名为SelfGrader的方法使用锚定令牌级对数概率来评估查询安全性，具有低延迟和低开销。另一项研究探讨了多模态大语言模型（MLLMs）的不同设计范式，特别是显式的图像-工具交互，如何提高对抗越狱的鲁棒性。此外，还提出了一个名为“行为几何”的框架，用于在模型群体之间进行有效的易感性预测和防御迁移。最后，研究表明语言和模态相互作用，共同塑造了多模态大语言模型（M…