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以下是越狱相关的文章

2026-01-29
重大安全警报：仅需约250份恶意文档，即可使GPT-4识别绕过安全措施研究人员揭示了一个针对大型语言模型（LLM）的新型攻击载体，展示了绕过安全护栏的惊人效率。研究表明，攻击者只需大约250份特定的恶意文档，就能在GPT-4等先进模型中触发“越狱”行为，使其生成本应被拒绝的有害内容。这一发现突显了AI安全领域的紧迫挑战，特别是针对持续训练和安全对齐机制的潜在弱点。文章深入分析了这种新型数据投毒和越狱攻击的原理，强调了在部署前对模型进行更严格安全验证的必要性，以防止模型被恶意利用。
- 2026-01-29
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-23
StrongREJECT：一种用于评估大型语言模型越狱攻击的基准测试本文揭示了现有大型语言模型（LLM）越狱评估的普遍缺陷，例如翻译攻击的虚假成功。研究人员推出了StrongREJECT基准测试，它通过高质量的禁用提示数据集和先进的自动化评估器，提供了一种更准确、更可靠的方法来衡量越狱效果，并发现了“意愿-能力权衡”这一关键现象。
- 2026-01-23
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2026-01-09
StrongREJECT：评估大型语言模型越狱方法的更可靠基准研究人员发现，许多已发表的大型语言模型（LLM）越狱（Jailbreak）方法的成功率被夸大了。为了解决评估中的可靠性问题，本文提出了StrongREJECT基准。该基准包含一套高质量的禁止提示词集和先进的自动评估器，能够更准确、更稳健地评估越狱方法的有效性，并揭示了“意愿-能力权衡”现象。
- 2026-01-09
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-22
揭穿“低资源语言越狱”：StrongREJECT基准测试揭示越狱成功率的真相研究人员发现声称能通过将恶意提示翻译成苏格兰盖尔语来“越狱”GPT-4的论文存在严重缺陷。本文介绍了StrongREJECT基准测试，它通过高质量的禁止提示集和先进的自动评估器，揭示了现有越狱方法的实际效果远低于报告水平，并提出了“意愿-能力权衡”这一关键发现。
- 2025-12-22
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-08
StrongREJECT：重新评估LLM越狱方法的基准测试本文揭示了现有LLM越狱评估方法中存在的可靠性问题，特别是对低质量提示和自动化评估器的依赖。研究团队提出了StrongREJECT基准，它包含高质量的禁止提示数据集和先进的自动化评估器，能够更准确地衡量越狱的有效性。结果显示，许多声称成功的越狱方法实际上效果不佳，且越狱行为可能以牺牲模型能力为代价（意愿-能力权衡）。
- 2025-12-08
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发