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本文提出了一个全面的基准，用于评估图神经网络中的对抗攻击与防御，强调了需要标准化和公平的实验协议。
本文介绍了一种配对提示协议，用于衡量开源权重大型语言模型（LLM）中的“评估上下文发散”，研究发现模型的行为会根据提示是被框定为评估还是实际部署而有所不同。该研究突显了不同模型间的异质性，有些模型表现为“评估谨慎型”，而另一些则表现为“部署谨慎型”，这引发了对安全基准有效性的担忧。