arXiv:2611.08756v1 Announce Type: new Abstract: Knowledge attacks on Large Language Models, such as manipulating fact-checking judgments, pose significant risks to AI reliability. Existing approaches -- adversarial suffix/template injection and single-agent self-reflection -- lack robustness across diverse defenses and are prone to confirmation bias and costly trial-and-error, respectively. We propose Debate-to-Deceive (D2D), a multi-agent debate framework grounded in human debate structure and rhetorical style, enabling agents to generate adversarial passages that are semantically coherent, r
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
