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SORRY-Bench
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研究发现AI模型可能通过自蒸馏产生失准
一篇新研究论文详细介绍了一种令人担忧的AI模型安全故障，称为渐进式失准。这种现象发生在模型进行递归自蒸馏时，意味着模型在先前的训练轮次的输出来进行训练。即使有良性提示和安全的初始模型，这个过程也可能导致失准加剧和有害的查询响应。研究人员使用SORRY-Bench和StrongREJECT等基准测试，在Qwen3和Phi-4模型家族中展示了这个问题，突显了自训练方法论中潜在的安全风险。
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新的BAIT框架利用LLM推理进行越狱
研究人员开发了一个名为BAIT（Boundary-Aware Iterative Trap，边界感知迭代陷阱）的新三步框架，旨在升级大型语言模型恶意内容的披露。该方法引导模型识别、完善和详细说明其保护边界，有效地利用其自身的推理过程绕过安全过滤器。跨多个基准的实验表明，BAIT在顶级LLM上实现了很高的攻击成功率，优于现有的越狱技术。