该研究探讨了开源大型语言模型（LLM）的敌对攻击方法，发现嵌入空间攻击能有效触发危险行为，并提出了新的威胁模型。研究表明，提示构建对模型决策有显著影响，微小变化也能改变输出。呼吁在发布前进行全面测试，以提高模型的安全性和对齐性。

该论文提出了改进神经网络鲁棒性评估和减少错误评估的方法，同时指出了嵌入空间攻击作为另一个威胁模型。通过演示防御方法，展示了在没有最佳实践的情况下过高估计鲁棒性的容易性。