AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

本文提出 AutoSpec 框架，针对大语言模型（LLM）智能体在自动化复杂任务时面临的安全规则设计困境：手工规则过于保守（高误报）或过于宽松（漏报），而神经分类器缺乏可解释性。AutoSpec 基于归纳逻辑编程（ILP）的计数器示例引导归

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR