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研究发现：美国国会两党在选举诚信措辞上存在分歧
arXiv上发表的一项新研究分析了美国国会中的民主党和共和党如何使用与选举诚信相关的语言。通过检查2010年至2025年间超过10,000份国会电子通讯，并采用历时词嵌入技术，该研究揭示了两党在选举术语表述方式上的显著语义分歧。民主党倾向于将“选民”、“选举”和“诚信”等术语与“获取”和“管理”联系起来，而共和党则将它们与“公民身份验证”、“非公民投票”和“边境安全”联系起来。这种分歧，尤其是在2020年后，“认证”、“舞弊”和“窃取…
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新研究强调多智能体LLM系统中的安全漏洞
一篇题为“无信任委托”（Delegation Without Trust）的新研究论文，探讨了自主LLM代理代表用户行事的关键安全挑战。该论文认为，代理安全必须在不可信模型假设下进行评估，这意味着即使是受损的代理也不应超出其被授予的权限。研究发现，像LangGraph、CrewAI和AutoGen这样广泛使用的框架几乎没有内置的限制措施，而模型上下文协议（MCP）仅提供部分安全性。为了弥补这一差距，研究人员开发了一个授权代理，该代理能…