RoleFUZZER：用用户行为模糊测试检验 LLM 角色规范
原文标题：RoleFUZZER: User-Behaviour Fuzzing for Role-Specification Adherence in Large Language Models
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出用户行为模糊测试方法并构建 RoleFUZZER 框架，将软件测试中的覆盖率引导模糊测试迁移到 LLM 角色规范遵循评估，覆盖导师、理财顾问、AI 面试官、对抗性角色扮演、企业政策下的网页智能体五类角色。15 轮实验中行为网格覆盖率达 89% 以上，远高于自由生成方式的 39-69%；并发现同一规范可能以相反方向失效，如开源模型覆盖玩家安全信号而 Claude Haiku 4.5 则出戏。
- 问题
- LLM 在多轮真实用户交互下能否持续遵守角色规范，缺乏系统评估。
- 方法
- 把软件测试中的覆盖率引导模糊测试迁移到角色规范评估，用用户行为覆盖网格引导搜索越界对话。
- 结果
- 15 轮实验中行为网格覆盖率达 89% 以上，自由生成方式仅 39-69%；发现同一规范可能以相反方向失效。
- 影响
- 为角色型产品（导师、顾问、面试官、网页智能体）提供可复用的多轮越界测试手段，单轮测试会漏掉问题。
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