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Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
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AI安全探测器未能预测到有害行为的发生
一篇新的研究论文探讨了使用内部模型状态来预测和防止AI代理产生有害行为的局限性。该研究在Qwen2.5-Coder-32B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct和Gemma-3-27B-IT模型上测试了三种方法。研究人员发现，虽然内部探测器可以识别提示语上下文或当前轨迹，但它们未能可靠地预测未来有害文本或工具行为的发生。研究结果表明，当前的内部状态监测技术不足以进行稳健的预行动安全检查。
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ARISE工具集增强AI代理的代码故障定位和修复能力
研究人员开发了ARISE，一个旨在提高AI代理在软件故障定位和修复方面准确性的新系统。ARISE通过提供包含数据流信息的详细程序图来增强大型语言模型，使代理能够更精确地追踪变量使用。在SWE-bench Lite上的评估表明，与现有基线相比，故障定位和修复成功率有了显著提高。