arXiv · cs.AI· Abrar Alotaibi, Moataz Ahmed·· 11 小时前
REPRO：用于自动化LLM红队测试的反思式进化Prompt优化器
REPRO: Reflective Evolutionary Prompt Optimizer for Automated LLM Red-Teaming
arXiv:2610.15513v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Abrar Alotaibi, Moataz Ahmed
研究任务与主要进展
研究提出纯黑盒框架REPRO，使用压缩的开放权重7B反思模型和单块消费级GPU，通过进化优化自动发现大语言模型的对抗Prompt；其核心机制包括语义交叉和结合结构化失败分析的Thompson Sampling策略选择。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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