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叙事包装影响LLM拒绝的跨语言基准与防御
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv（Artificial Intelligence，一手）发表论文，提出 GUISE 基准，研究叙事包裹对大语言模型拒绝行为的影响。论文报告，Qwen3-1.7B 在英文、现代中文和文言文中的攻击成功率分别为 89.4%、93.0% 和 95.7%。作者同时提出 AXIS 防御方法，并在 Qwen3-1.7B、Qwen3-4B 和 GLM-4-9B 上进行测试，称其取得对比方法中最高的安全性与可用性综合得分。目前公开信息仅涉及该论文所述基准、攻击成功率与防御评估结果，未见后续独立验证或争议报道。
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最新进展10月9日 12:00
新论文提出GUISE基准与AXIS防御，报告Qwen3-1.7B三种语言攻击成功率及防御综合得分。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Artificial Intelligence叙事包裹如何影响大语言模型拒绝：跨语言基准与防御方法
论文提出 GUISE 基准并研究叙事包裹对模型拒绝的影响，Qwen3-1.7B 在英文、现代中文和文言文中的攻击成功率分别为 89.4%、93.0% 和 95.7%。作者提出 AXIS 防御方法，在 Qwen3-1.7B、Qwen3-4B 和 GLM-4-9B 上取得对比方法中最高的安全性与可用性综合得分。
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