RiskChainBench评估混淆平台消息还原与基于证据的网络调查
RiskChainBench评估人工智能模型能否还原使用表情符号、谐音、字符拆分和冗余符号隐藏的平台消息，并调查正确对应的网站。该基准包含来自600个会话的3,600条合成还原输入，以及600个由人工标注的本地网页环境。评估内容包括消息还原、正确跳转和生成有证据引用的风险报告。对10个模型的测试显示，入口Top-1准确率为35.2%至95.2%，网页判断准确率为26.3%至62.8%。31.9%的网页运行因执行失败而中止，而判断后的类型错误仅占0.9%，表明稳定的网页探索和风险判断仍是主要瓶颈。研究团队发布了基准、评测协议和可重置的本地沙盒。
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