研究：叙事包装可绕过LLM拒答，提出GUISE与AXIS
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研究：叙事包装可绕过LLM拒答，提出GUISE与AXIS
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AI 综述
arXiv 论文显示，安全对齐的大语言模型在角色扮演或叙事包装下会回答原本拒绝的有害请求。作者 Zhankai Ye 等报告称，在 Qwen3-1.7B 上，英文攻击成功率 89.4%，现代中文 93.0%，文言文达 95.7%。 为系统研究该漏洞，论文构建跨语言基准 GUISE，并提出防御方法 AXIS。上述成功率与防御效果均为论文中的说法，尚待进一步验证。
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最新进展10月9日 12:00
叙事包装如何影响 LLM 拒答：跨语言基准与防御方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.AI叙事包装如何影响 LLM 拒答：跨语言基准与防御方法
研究显示安全对齐模型在角色扮演或叙事包装下容易回答原本会拒绝的有害请求，Qwen3-1.7B 上英文攻击成功率达 89.4%，现代中文为 93.0%，文言文更达 95.7%。
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