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PowerBench 是一个新的开源基准测试，用于评估语言模型对权力转移请求（自我赋权、被剥夺权力、攫取权力）的响应方式，涵盖 24 个美国和中国模型，发现与国籍、代理型用户和语言相关的系统性拒绝不对称现象。

本文通过将权重从对齐模型移植到未对齐模型，研究安全对齐在大语言模型中的编码位置。研究发现，MLP层，尤其是网络中段模块（第8-11层），主要驱动拒绝行为，并且安全组件之间的相互作用是非加性的。

本文指出，模式化（schema-formatted）工具规范是AI代理安全性能下降的主要来源，会削弱大语言模型的拒绝信号。作者提出了SafeKeep，一种推理时的安全防护机制，将安全判断与工具执行分离，使有害请求的拒绝率从23.8%提升到70.6%，并将提示注入攻击的成功率从25.6%降至2.5%。

作者质疑研究针对发布后微调的防御（这种微调会削弱开放权重LLM的安全行为）的实用性，并询问如果模型可以快速被攻破，当前的安全训练是否值得投入。