3,583 papers
arXiv:2511.18933 72 24 нояб. 2025 г. PRO

Multi-agent Defense: роли, перефразирование и проверки против отклонений от задачи

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM легко уводят от задачи через ролевые игры, обфускацию или постепенное размывание границ в диалоге. Проблема в helpful nature: универсальная модель пытается помочь даже за пределами компетенции — нет чётких границ «моя зона» vs «не моё». Метод решает это через три узких агента вместо одного универсального: Rephrase очищает запрос от вредоносных паттернов, Core LLM генерирует в рамках домена, Judge проверяет соответствие политикам. Если Judge отклоняет — цикл повторяется с корректировкой.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с