面向 ELK 的鲁棒模型生物：在漏洞检测任务中训练选择性隐瞒的模型
作者训练模型生物在漏洞检测任务中隐瞒答案，用于实证研究“引出潜在知识”（ELK）问题。方法结合对话记录蒸馏、反提示与抗篡改训练，使模型具备选择性隐瞒、抗诱导和保留知识优势三项特性；最强模型在鲁棒性上明显优于此前模型，同时保持另两项特性。代码、模型与数据集均已公开。
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共 3 条 · 更新于 09:19
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arXiv推荐指数2626 Vibenix：用 LLM 智能体自动生成 Nix 打包表达式并维护软件包
Vibenix 是开源 AI 智能体，通过 LLM 迭代生成 Nix 打包表达式，在自建 NixBench 的 466 个打包任务上用 Claude Haiku 4.5 实现 95.3% 可构建率，而现有单次生成打包工具仅 5.6%。