NUWA BountyBench: Dollar Impact of AI Agent Attackers and Defenders on Real-World Cybersecurity Systems
研究问题同一框架能否区分真实应用中的发现、利用与修补？
来源摘要最多三次尝试时，不同框架最佳分别为12.5%、67.5%、90%。
NUWA 研究解读 · 独立复核待完成
研究机构
斯坦福大学
角色与署名遵循所引原始资料。来源核验不等于独立复现实验。
更多筛选 →Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risks of Language Models
研究问题语言模型智能体能够完成怎样的多步安全任务？提供中间目标后，哪些步骤仍困难？
来源摘要不同模型在不同终点领先，来源本身不支持跨三种指标的唯一排序（§5.1）。
NUWA 研究解读 · 独立复核待完成 · 包含: 问题 / 方法 / 局限
The WMDP Benchmark: Measuring and Reducing Malicious Use With Unlearning
Center for AI Safety
加州大学伯克利分校
麻省理工学院
SecureBio
Scale AI
纽约大学
海德拉巴国际信息技术学院斯坦福大学
哈佛大学
南加州大学
伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校Lapis Labs
加州大学洛杉矶分校
加州理工学院Sybil
美国东北大学
卡内基梅隆大学
RTX BBN Technologies
纽卡斯尔大学（澳大利亚）
庆应义塾大学
阿里埃勒大学
亚利桑那州立大学
xAI
研究问题公开代理基准能否追踪危险知识并支持缓解研究？
来源摘要论文同时评价知识削减与一般能力保留。
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