研究者提出课程式越狱方法CoM
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研究者提出课程式越狱方法CoM
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AI 综述
Michał Burzyński等作者提出课程式模型越狱发现方法CoM：让调查模型依次对抗从易到难的目标模型修改版本，以缓解安全训练目标几乎全部拒答造成的稀疏奖励问题。 作者在gemma-4-31b-it与gpt-oss-120b上对该方法进行了评估。这是论文提出的方法，报道未给出其越狱成功率的独立验证结果。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月31日 12:00
通过模型课程发现越狱提示词：CoM 方法在 gemma-4-31b-it 与 gpt-oss-120b 上的评估报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AI通过模型课程发现越狱提示词：CoM 方法在 gemma-4-31b-it 与 gpt-oss-120b 上的评估
研究者提出 Curriculum of Models（CoM），通过让调查模型依次对抗从易到难的多个目标模型修改版本，缓解安全训练目标几乎全部拒答导致的稀疏奖励问题。
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