La ricerca sulla collaborazione tra LLM e i framework multi-agente si sta espandendo, ma gli studi verificano se i guadagni comunicativi siano reali o solo fine-tuning. Le preoccupazioni di sicurezza vanno dalle backdoor conversazionali a decisioni di sicurezza fragili e modelli open-weight privati delle capacità di cybersecurity.
Kimi K3.1 e Tencent Hy4 rimuovono capacità di cybersecurity, reverse engineering e patching dai modelli open-weight. Se i modelli locali non possono analizzare vulnerabilità o binari, l’audit su hardware proprio diventa impraticabile e si torna alle ...
PLatour mostra che parte dei guadagni nei sistemi PACT emerge anche con sender non informativi o addestrando solo il ricevitore. PACT-Check misura il contributo reale della comunicazione tra modelli. Per i deployment on-premise, la differenza tra tra...
Un framework open source smonta l'equivoco del PACT: passare rappresentazioni tra modelli può migliorare i benchmark senza che il modello più piccolo riceva informazione utile. PLatour introduce ponti addestrabili e PACT-Check, un metodo per separare...
Un framework di attacco usa dati di dialogo avvelenati per orientare interazioni multi-turno dopo un trigger, senza modificare i prompt in fase di deployment. Tre varianti — Direct, Constrained Progressive, Unconstrained Progressive — mostrano che i ...
Un framework multi-agente a modello singolo condivide una backbone e coordina thread su un DAG di stati KV residenti in GPU. Con fork radix zero-copy, montaggio KV solo su attenzione e trainer DAG-GRPO impacchettato, riduce la memoria KV di picco di ...
Un benchmark su 3.000 previsioni di dieci modelli aperti congelati mostra che l'86,1% appare plausibile, ma l'autorizzazione resta fragile: pochi casi ASK rilevati, forte preferenza per BLOCK. SafeWebWorld e LAR separano conservazione delle prove e c...
