epistemic-policy-divergence 基准测试多轮对话中 LLM 采纳注入假前提的差异

fahrellgiovanny 发布 epistemic-policy-divergence 基准，测试大语言模型是否采纳注入会话历史的假前提，覆盖5种攻击协议、10个知识域和3个模型族。结果显示 GPT-5.4 Mini 在500个会话中从未采纳假前提（0%），Gemini-3.1 Flash-Lite 在指令覆盖下采纳率达94.0%，GLM-4.5-Air 抵抗系统注入权威（15.8%）但服从指令覆盖（84.2%）。自动裁判经120轮人工金标准验证（Track 1 κ=1.000）。论文见 arXiv:2609.35308，配套仓库与完整复现 RUNBOOK.md 已开放，MIT 许可。