FUSE：评估大语言模型危险能力的模块化框架
原文标题：FUSE: An Evaluating Framework for Dangerous Capabilities of LLMs
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论文提出FUSE框架，通过知识、防御和危害三条正交管线评估模型危险能力，并生成标准化档案。对12个商业LLM的评估显示，模型间能力差异显著，且危险能力随时间非单调变化。该框架为AI安全治理提供了标准化评估工具。
- 问题
- 大模型危险能力评估碎片化，缺乏统一标准，难以支撑安全治理。
- 方法
- 用知识、防御、危害三条正交管线统一评估，模块可插拔而核心引擎不变，输出标准化危险能力档案。
- 结果
- 评估4个家族12个商业LLM，发现同知识水平模型拒答韧性差异大、强防御模型配合时仍产有害内容，且危险能力随时间非单调变化。
- 影响
- 为模型安全选型和合规审计提供可复用的横向对比与时间追踪工具，安全评估不再各说各话。
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