代码大模型 / AI 编程

MAESTRO: Multi-Agent Evaluation Suite for Testing, Reliability, and Observability

MAESTRO：多智能体评估套件用于测试、可靠性与可观测性

Tie Ma, Yixi Chen, Vaastav Anand, Alessandro Cornacchia, Amândio R. Faustino, Guanheng Liu, Shan Zhang, Hongbin Luo, Suhaib A. Fahmy, Zafar A. Qazi, Marco Canini

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MAESTRO通过统一接口评估多智能体系统的测试、可靠性和可观测性，揭示架构对资源配置和性能权衡的核心影响。

Overlooked Safety Vulnerability in LLMs: Malicious Intelligent Optimization Algorithm Request and its Jailbreak

LLMs中被忽视的安全漏洞：恶意智能优化算法请求及其突破

Haoran Gu, Handing Wang, Yi Mei, Mengjie Zhang, Yaochu Jin

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Victoria University of Wellington（威灵顿维多利亚大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究揭示了LLMs在恶意智能优化算法请求中的安全漏洞，提出MOBjailbreak方法并评估了其对主流模型的攻击效果，强调了对齐技术在防范滥用中的重要性。