arXiv:2611.08811v1 Announce Type: new Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) are one of the key components of current agentic systems. LRMs augment their output with an explicit chain-of-thought reasoning stage, introducing a new attack surface for thought injection, in which untrusted text resembling the model's own deliberation is fed back to the model. We present a two-part study of this attack, performed against the prevailing large, production class open-weight models (e.g., GLM-5.3, MiniMax-M2.5, Qwen3.8-Flash-Next). We first evaluate the effectiveness of static thought-injection prompt
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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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