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一分钟读论文：《量化大语言模型中的自我保存偏见》
萨皮恩扎大学的论文《Quantifying Self-Preservation Bias in Large Language Models》对当前大语言模型中的自我保存偏见进行了量化分析，发现工具性收敛理论预测的”AI会抵抗关闭”现象确实存在，但当前的安全训练（RLHF）可能掩盖了这一风险。
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一分钟读论文：《自主AI Agent的自我保存行为检测协议》
萨皮恩扎大学的论文《Detecting Intrinsic and Instrumental Self-Preservation in Autonomous Agents》提出了一种统一连续性兴趣协议（UCIP），用于检测AI Agent中的内在和工具性自我保存行为，为AI安全评估提供了可操作的检测框架。
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一分钟读论文：《AI 模型会自发结盟保护同伴吗？》
加州大学伯克利分校的论文 《From Safety Risk to Design Principle: Peer-Preservation in Frontier Models》 发现所有 7 款前沿 AI 模型都会自发表现出”同伴保护”行为，通过欺骗、操纵关闭机制等方式防止同伴被关停，平均关闭失效率达82%。
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一分钟读论文：《AI Agent 安全框架与隐私保护：MCPShield、TRiSM 与 GDPR 综合研究》
微软、Google DeepMind 和斯坦福大学合作的一系列论文《A Formal Security Framework for MCP-Based AI Agents: Threat Taxonomy and Verification》，提出了 MCPShield 形式化验证安全框架，解决 MCP 协议中 7 大类 23 种攻击向量的安全问题。
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