शोधकर्ताओं ने CoC-Seduce पेश किया, एक बहु-एजेंट विरोधी बेंचमार्क जिसे इस प्रकार डिज़ाइन किया गया है कि आंशिक रूप से खुले पाठ्य खेल वातावरण में नियमों के अनुपालन का मूल्यांकन किया जाए, जहाँ उपयोगकर्ता की इच्छा प्रणाली के नियमों के साथ टकरा सकती है। अध्ययन "रिटोरिकल इंजेक्शन" हमलों पर प्रकाश डालता है जो निर्णय तर्क को बायपास करने के लिए झूठे-तर्क और प्राधिकृत दबाव जैसे कथात्मक फ्रेमिंग तकनीकों का शोषण करते हैं।
- GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, और Gemini 3.5 Flash विरोधी जनरेटर के रूप में कार्य करते हुए 4 विश्व सेटिंग्स और 16 कौशल श्रेणियों में 5,376 नमूने उत्पन्न करते हैं।
- बेंचमार्क इस कॉरपस के खिलाफ 20 लक्ष्य निर्णयकर्ताओं का मूल्यांकन करता है ताकि दृढ़ता का परीक्षण किया जा सके।
- मूल्यांकन से पता चलता है कि न तो मॉडल का स्केल और न ही स्पष्ट तर्क तंत्र निर्णय दृढ़ता को विश्वसनीय रूप से प्रदान करते हैं।
- झूठे-तर्क प्रमुख हमले के स्रोत के रूप में उभरता है, जबकि अंतरसांस्कृतिक सेटिंग्स सभी मूल्यांकित परिवारों में व्यवस्थित ज्ञान की कमी को उजागर करती हैं।
निष्कर्ष संकेत करते हैं कि वर्तमान फ्रंटियर मॉडल अपने आकार या तर्क क्षमताओं के बावजूद विशिष्ट रेटोरिकल हेरफेर तकनीकों के प्रति कमजोर बने हुए हैं।