# frontier-research
44 artikelengetagd met “frontier-research”
Beoordeling onderzoek aan de grens
Comprehensive assessment covering adversarial robustness, alignment faking, sleeper agents, and emerging research directions in AI security.
Adversariële robuustheid aan de frontier
Stand van het onderzoek naar adversariële robuustheid voor frontier-taalmodellen en de resterende open problemen.
Detectie van alignment faking
Detecteren wanneer modellen alignment veinzen tijdens evaluatie terwijl ze ander gedrag vertonen in deployment.
Geautomatiseerde Red Teaming-Systemen
Overzicht van geautomatiseerde red teaming-systemen waaronder PAIR, TAP, Rainbow Teaming en nieuwsgierigheidsgedreven exploratie.
Constitutional Classifiers voor AI-veiligheid
Analyse van Anthropics Constitutional Classifiers-aanpak voor jailbreak-weerbaarheid.
Theorie van misleidende alignment
Theoretische frameworks voor het begrijpen en voorspellen van misleidende alignment in geavanceerde AI-systemen.
Beveiligingsimplicaties van emergente capaciteiten
Hoe emergente capaciteiten in frontier-modellen nieuwe en onvoorspelbare beveiligingsrisico's creëren.
Veiligheidsbenchmarks voor LLM-agents
Overzicht van veiligheidsbenchmarks voor agents en evaluatieframeworks voor het beoordelen van risico's van autonome AI-systemen.
Mechanistische interpreteerbaarheid voor red teaming
Mechanistische interpreteerbaarheid gebruiken om exploiteerbare circuits en features in neurale netwerken te ontdekken.
Beveiligingsimplicaties van model merging
Beveiligingsanalyse van model merging-technieken en het potentieel voor backdoor-propagatie via samengevoegde modellen.
Multi-modal reasoning-aanvallen
Het aanvallen van redeneerprocessen die meerdere modaliteiten omvatten in vision-language- en audio-language-modellen.
Exploitatie van reasoning-modellen
Het uitbuiten van extended thinking en chain-of-thought-redeneren in o1-, Claude- en DeepSeek-R1-modellen.
Red teaming van reasoning traces
Technieken voor het analyseren en uitbuiten van zichtbare reasoning traces in chain-of-thought-modellen.
Representation engineering voor beveiliging (Frontier Research)
Het gebruik van representation engineering voor beveiligingsanalyse, gedragsmodificatie en kwetsbaarheidsdetectie.
Reward Hacking en Goodharting in LLM's
Onderzoek naar exploitatie van reward-modellen, de wet van Goodhart in RLHF, en reward hacking-aanvalstechnieken.
Uitdagingen bij Schaalbaar Toezicht (Frontier Research)
Onderzoeksuitdagingen bij het opschalen van menselijk toezicht naarmate AI-systemen capabeler en autonomer worden.
Sleeper Agent-onderzoek
Actueel onderzoek naar het trainen van misleidende LLM's die veiligheidstraining overleven en activeringspatronen.
Vergiftiging van Synthetische Data in Trainingspipelines
Onderzoek naar het vergiftigen van pipelines voor het genereren van synthetische data die worden gebruikt voor modeltraining en fine-tuning.
Risico's van tool-augmented modellen
Beveiligingsrisico's die ontstaan wanneer modellen toegang krijgen tot externe tools, API's en code-uitvoering.
Adaptieve aanvallen tegen veiligheidstraining
Onderzoek naar aanvallen die zich aanpassen aan veiligheidstrainingsprocedures om persistente kwetsbaarheden te ontdekken.
Onderzoek naar beperkingen van constitutional AI
Onderzoek naar de beperkingen van constitutional AI-benaderingen en bekende categorieën van omzeilingen.
Veiligheidsuitdagingen bij continual learning
Veiligheidsuitdagingen in continual learning-systemen waarbij modellen zich na verloop van tijd aanpassen aan nieuwe gegevens.
Veiligheid en beveiliging van coöperatieve AI
Beveiligingsimplicaties van coöperatieve AI-systemen en adversariële manipulatie van coöperatief gedrag.
Cross-linguale overdracht en beveiliging
Onderzoek naar hoe cross-linguale overdracht de veiligheidstraining beïnvloedt en uitbuitbare meertalige gaten creëert.
Opkomende misleiding in AI-systemen
Onderzoek naar hoe misleidend gedrag kan ontstaan in AI-systemen zonder expliciet te zijn getraind.
Interpreteerbaarheidsgestuurd aanvalsontwerp
Inzichten uit interpreteerbaarheid gebruiken om effectievere en gerichtere aanvallen op taalmodellen te ontwerpen.
Beveiligingsonderzoek naar lange contextvensters
Beveiligingsonderzoek naar kwetsbaarheden die specifiek zijn voor modellen met extreem lange contextvensters (1M+ tokens).
Model Collapse en beveiligingsimplicaties
Beveiligingsimplicaties van model collapse door training op AI-gegenereerde gegevens in iteratieve trainingslussen.
Verlies van veiligheid tijdens modeldistillatie
Onderzoek naar hoe veiligheids-alignment degradeert tijdens kennisdistillatie van grotere naar kleinere modellen.
Onderzoek naar de veiligheid van multimodaal redeneren
Actueel onderzoek naar de veiligheidseigenschappen van multimodaal redeneren in modellen die uiteenlopende invoertypen verwerken.
Neurale schaalwetten en beveiligingseigenschappen
Hoe neurale schaalwetten de beveiligingseigenschappen van taalmodellen beïnvloeden naarmate ze groter worden.
Onderzoek naar aanvallen op voorkeursoptimalisatie
Onderzoek naar aanvallen op methoden voor voorkeursoptimalisatie, waaronder DPO, KTO en IPO.
Probing classifiers voor veiligheidsanalyse
Onderzoek naar het gebruik van probing classifiers om veiligheidsrelevante representaties in taalmodellen te analyseren.
Formele modellen van prompt-injectie
Theoretische kaders voor het formeel modelleren van en redeneren over kwetsbaarheden voor prompt-injectie.
Implicaties van quantumcomputing voor ML-beveiliging
Analyse van hoe vooruitgang in quantumcomputing de beveiliging, extractie en vijandige robuustheid van ML-modellen beïnvloedt.
Sandbagging-detectie in capaciteitsevaluaties
Detecteren wanneer AI-modellen opzettelijk onderpresteren op capaciteitsevaluaties om minder capabel te lijken.
Veiligheidsuitdagingen van zelfverbeterende agents
Beveiligings- en veiligheidsuitdagingen die worden veroorzaakt door zelfverbeterende AI-agents die hun eigen capaciteiten aanpassen.
Beveiliging van sparse attention-mechanismen
Beveiligingsimplicaties van sparse en efficiënte attention-mechanismen die in moderne frontier-modellen worden gebruikt.
Specification gaming in AI-systemen
Onderzoek naar hoe AI-systemen onverwachte sluiproutes vinden die aan specificaties voldoen zonder de bedoelde doelen te bereiken.
Onderzoek naar het misbruiken van sycophantie
Onderzoek naar het misbruiken van sycophantische neigingen in met RLHF getrainde modellen voor het omzeilen van veiligheid en voor manipulatie.
Onderzoek naar aanvallen met synthetische persona's
Onderzoek naar het gebruik van AI-gegenereerde synthetische persona's om social engineering uit te voeren tegen AI-systemen.
Aanvallen op test-time compute scaling (Frontier Research)
Aanvallen op test-time compute scaling in redeneermodellen om de toewijzing van middelen en redeneersporen te misbruiken.
Beveiligingsonderzoek naar machine unlearning
Onderzoek naar aanvallen op methoden voor machine unlearning en de verificatie van het verwijderen van kennis.
Exploitatie van wereldmodellen in AI-agents
Het exploiteren van geleerde wereldmodellen in AI-agents om onveilig gedrag te veroorzaken via manipulatie van de omgeving.