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POLAR-Bench:用于LLM智能体中隐私-效用权衡的诊断基准

arXiv cs.AI · 2026-05-20 缓存

POLAR-Bench是一个诊断基准,通过测试LLM智能体在受到第三方模型对抗性探测时遵循隐私策略的能力,来评估隐私-效用的权衡。结果显示,前沿模型保护了超过99%的受保护属性,但较小的开源权重模型泄露了一半以上,突显了意图遵循方面的差距。

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