Новый фреймворк обеспечивает безопасную вероятностную проверку политик для агентов ИИ в неопределенных средах. Он использует распределенно устойчивую оптимизацию для вычисления строгих верхних оценок вероятности нарушения политик без предположения независимости предикатов. Метод превосходит предыдущие подходы на бенчмарках для агентов-конечных и вызова инструментов, улучшая баланс между безопасностью и полезностью.
Эффективная и надежная вероятностная проверка для агентов ИИ
OpenBioRQ: Бенчмарк для верности агентных исследований в биомедицине
OpenBioRQ вводит бенчмарк из 12 553 нерешённых вопросов в области биомедицинских исследований в 12 областях, разработанный для проверки верности и отказа агентных моделей. Он оценивает модели в условиях использования инструментов без ключей ответов, используя реальные доказательства последующих шагов, а не параметрические знания, и показывает значительное падение агентной способности на самые сложные вопросы, где инструменты больше не используются, несмотря на их критическую важность.
NRT-Bench: Многоходовое красное тестирование агентов ЛЛМ в критически важных системах
NRT-Bench представляет бенчмарк для многоходового красного тестирования агентов ЛЛМ, работающих в симулированной атомной электростанции. В четырех передовых моделях операторов в 8,7% до 12,1% атак приводят к потере критической функции безопасности, при этом уязвимости в основном не пересекаются между моделями. Эффективность защит значительно варьируется в зависимости от модели, что демонстрирует сильную зависимость от модели.
Защита от автоматизированных атак на агентные ИИ
Системы агентных ИИ сталкиваются с растущими угрозами со стороны автоматизированных атак, основанных на моделях. Новая стратегия защиты — Контекстная дезориентация через прогрессивное вовлечение (CMPE) — снижает успех атакантов до двух порядков и почти полностью устраняет подтвержденные успехи атак в тестах на стандартах.
LedgerAgent: структурированный статус для агентов вызова инструментов, соблюдающих политику
LedgerAgent вводит структурированный журнал для поддержания состояний задач отдельно в агентах вызова инструментов. Он превращает состояния в промпты и обеспечивает соблюдение политических ограничений до выполнения инструмента, что снижает нарушения политики и улучшает производительность в областях обслуживания клиентов.
Сбор межгруппового преимущества для самоэволюции агентов, основанных на памяти
В этой статье представлено Межгрупповое накопление преимуществ (MAA), архитектуру постобработки, которая решает проблему несогласованности между группами в самоэволюции агентов, основанных на памяти. MAA формализует сопоставимость и согласованность как структурные условия, использует дифференциальные сигналы и экспоненциальное скользящее среднее для накопления знаковых доказательств на операции, и обеспечивает отслеживаемость за счёт слияния семантических идентификаторов. В 14 из 16 случаев MAA превосходит базовые решения на уровне групп и снижает потребление токенов на 75%.