待验证50% 置信事实精确时间

应用层越狱完全在推理阶段的输入空间内操作，即便模型权重经过严格安全训练也无法免疫精心设计的上下文操控

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/19

首次发现

来源

GODMODE项目深度解析：AI越狱技术与大模型安全攻防博弈

相关事实

待验证越狱攻击通过角色扮演、假设性情境、多语言混淆等构造的提示词试图绕过模型经RLHF训练形成的安全约束74% 相似待验证提示工程存在天花板，无论提示设计多巧妙，本质上只能在模型现有能力空间内做选择，无法突破模型固有能力边界72% 相似待验证价值驱动方法难以处理连续动作空间，且存在Q值过估计导致的训练不稳定问题72% 相似待验证多智能体辩论通过硬性约束每个agent的立场使其无法轻易妥协，从机制设计层面绕开RLHF的训练缺陷71% 相似待验证提示级护栏（仅通过系统提示词约束智能体行为）本质上是脆弱的，更可靠的方向是在工具调用级别进行强制管控71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/561712

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/561712

MCP

get_claim(id=561712)