BLOOM-WILT：用logit倾斜诱导稀有行为的自动LLM审计方法

Adrians Skapars 与 Edoardo Manino 提出 BLOOM-WILT，一种自动化 LLM 审计流水线，通过 Logit Tilting 同时调整用户输入策略并混合目标模型的输出分布，在多轮对话中诱导出稀有（通常是负面）行为。方法无需训练成本，也只需要访问目标模型的下一词分布。 作者在 4 个目标模型、8 种行为上评估，称在 32 个设置中的 30 个优于基线；并称 WILT 是唯一能把 Qwen3.5-4B 上自我伤害鼓励行为的平均出现率从 51% 提升到 100%、同时不降低生成文本输出概率的方法。代码已在 GitHub 开源。上述结果均为论文作者的声称，本站未独立核验。

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