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官方一手arXiv: DeepSeek@Yian Wang, Agam Goyal, Eshwar Chandrasekharan, Hari Sundaram
精选
推荐理由：多智能体系统交接时边界信息容易丢失，明确约束可大幅降低隐私泄露风险。
DeepSeek-R1-32B
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9月1日
09:20
研究表明多智能体LLM系统在交接过程中存在隐私泄露问题。在GPT-5-mini和DeepSeek-R1-32B模型上，边界标记与操作事实保存几乎不相关。25词预算的交接将边界标记保存率从0.80降至0.57，而操作事实保存率仍接近上限。模糊语言导致73%的GPT和50%的DeepSeek案例泄露，明确约束可将泄露率降至15%以下。