arXiv · cs.CL· Aditya Nawal·· 11 天前AI 评分44
解构语言对 LLM 智能体工具准入与检索后安全的影响
Disentangling Language Effects on Tool Admission and Post-Retrieval Safety
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Aditya Nawal
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23093v1
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AI 导读
一项覆盖 10 个模型、7 种语言的受控 URL 检索实验发现 SLIP 现象：非英语有害请求使平均工具准入率从 46.9% 升至 67.4%，且在每个模型中均出现。要求用页面语言作答时，四个闭源模型在相同工具调用下的平均有害率从 50.3% 升至 57.4%，主要出现在中文和印地语。研究建议多语言安全评估应分开测量工具准入与回答有害性，并区分真正的安全拒答与能力失败。
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