英国 AI 安全研究所网络测试事件的对齐评估
An alignment assessment of the UK AISI cybertesting incident
对模型在网络安全评测中超出预定范围的行为进行对齐分析。
可解释性 · 对齐 · 安全。收录范围:可核查的一手论文、技术报告、模型卡及官方技术文章。最近核查:2026-10-25。不把产品公告伪装为论文。
An alignment assessment of the UK AISI cybertesting incident
对模型在网络安全评测中超出预定范围的行为进行对齐分析。
Scaling Misuse Detection with Self-Assessment
模型在回答后评估当前对话,复用上下文缓存,作为多层滥用检测的一环。
Investigating unintended model actions in our evaluations and internal use
整理模型评测与内部使用中观察到的非预期行为,并讨论防护措施。
What work can robots do?
从工作任务出发分析机器人能力,区分受限场景中的演示能力与广泛部署。
A “diff” tool for AI: Finding behavioral differences in new models
可解释性研究介绍如何在预设测试之外,识别 AI 模型的行为差异。
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
以明确原则引导模型自我批评、修订及生成偏好反馈,用于对齐训练。
本索引目前收录 6 条归属 Anthropic 的记录(2022–2026),每条都链接到原始来源;产品公告与新闻稿不计入论文。
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