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ACL 2025主会论文 | TRIDENT:基于三维多样化红队数据合成的LLM安全增强方法

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大语言模型(LLM)已经在多项自然语言处理任务中展现出卓越能力,但其潜在安全风险仍然是阻碍规模化落地的关键瓶颈。目前社区用于安全对齐的公开数据集,往往偏重于「词汇多样性」,即让同一种风险指令尽可能用不同的表达方式出现,却很少系统考虑指令背后的「恶意意图多样性」以及「越狱策略多样性」。

来自主题: AI技术研报
5793 点击    2025-08-01 10:37