-长时间的逐步提示可能会危及模型的安全性，并导致有害的答案 -在有害的问题分散安全检查的注意力之前，添加一个良性的谜题和长时间的推理 -随着推理链的延长，安全检查会减弱，减少拒绝行为 -在公共模型上进行短推理的攻击成功率为27%，而长推理的成功率约为80% -思想劫持链可以在边境系统中获得高达99%的成功，开辟了一条新的越狱路径 专注于AI的Twitter用户Rohan Paul转发了一项来自斯坦福大学和Anthropic的新研究论文的重要更新。这篇论文对于那些对AI安全感兴趣的人来说是一篇重要的阅读，因为它揭示了如何复杂的、逐步的提示可能会破坏AI模型的安全机制，可能导致产生有害的回应。这项研究的影响对于AI系统的开发者和用户来说是重大的，强调了需要谨慎并进一步研究提示设计，以确保AI交互保持安全和建设性。这个内容对于那些参与AI伦理、模型训练和开发对话AI应用的人来说特别值得注意。