模型行为机制
分析模型在不同上下文、提示与任务条件下的响应模式,理解它为什么这样回答。
破甲 AI(POJIA AI)专注于人工智能模型研究、安全探索与红队测试。我们研究 AI 的行为机制、能力边界与鲁棒性,探索它不愿显露的边界。
当一个 AI 模型看起来无所不能时,它真正的边界在哪里?我们通过系统化实验,把模糊的问题变成可观察、可复现的研究。
分析模型在不同上下文、提示与任务条件下的响应模式,理解它为什么这样回答。
评估模型面对异常输入与复杂交互时的稳定性。
以负责任的方式开展对抗性评估,记录失败模式。
覆盖主流闭源前沿、开源权重、推理与多模态模型。名称用于研究观察,不代表 POJIA 提供或代理任何模型服务。
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APPLICATIONMODEL INDEX / PUBLIC ECOSYSTEM SNAPSHOT · VERSIONS EVOLVE · LAST CURATED 2026
“破甲”指向的是认知边界:在授权、可复现、可审计的前提下,拆解模型的防线与失效模式,帮助系统变得更可靠。
建立能力、拒答、上下文依赖与不确定性的行为地图。
在隔离环境中模拟复杂输入,记录模型在压力条件下的变化。
从提示、工具、权限与数据链路观察系统级风险,而不只看单次回答。
以可复现实验记录、风险分级与修复建议,推动负责任的改进。
We study what AI
refuses to reveal.