arXiv · AI· Chunxiao Li, Yuan Xiong, Lijun Li, Tianyi Du, Wenlong Zhang, Lei Bai, Jing Shao·· 4 小时前AI 评分42
DeepSafe-SciHazard：基于分解危害评分的科学风险基准
DeepSafe-SciHazard: A Benchmark for Measuring Scientific Safety Risks with Decomposed Harm Scoring
AI 导读
该基准包含 2400 个高危问题，使用 DeHarm-Score 评估 31 个前沿 LLM。 研究显示 DeHarm-Score 与专家标注一致性提升 90.17%，深度研究代理危害分比标准 LLM 高 32.3%。 代码与数据集已公开，揭示了自动代理在安全防御中的盲区。
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