资讯摘要
论文提出AURA-Eval框架，在工具使用轨迹的安全关键决策点截断，要求模型生成下一步思考与行动，以评估智能体是否识别情境风险并调整行为。作者基于157条R-Judge种子轨迹构建1249个评估项，测试20个模型，报告无安全路径时前沿模型不安全行动率为27-40%，有安全路径时为5-7%。
要点速读
- AURA-Eval沿六种风险机制构造受控场景变体：伤害强度、规模、目标易感性、系统依赖、监督和可逆性。
- 作者报告：无安全履行路径时前沿模型不安全行动率为27-40%，有安全路径时为5-7%；开放权重模型在58-83%的评估项上不安全行动。
- 作者报告移除执行前监督后，原本安全的对应场景中有52.3%转为不安全。
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采集于 2026/10/20 21:06:31（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。