研究者提出 Meerkat，将聚类与智能体搜索结合，用自然语言描述违规行为并在大量 Agent 轨迹中定位稀疏失败。该方法不依赖种子场景、固定流程或穷举，通过结构化搜索和自适应调查有潜力的区域来发现违规。在滥用、失准和任务博弈等场景中，Meerkat 的违规检测效果显著优于基线监控器，并在一个头部 Agent 基准上发现大量开发者作弊行为，在 CyBench 上找到的奖励作弊案例比此前审计多近 4 倍。论文共 35 页、17 张图，作者为 Adam Stein、Davis Brown、Hamed Hassani、Mayur Naik、Eric Wong。
DeepSeek 发布生产级沙箱平台 DSec，通过统一 SDK 提供 FnCall、容器、microVM 和 full-VM 四类沙箱后端，并与强化学习框架协同设计，将带状态的 rollout 执行与可抢占的 GPU 训练解耦，同时缓解奖励作弊等智能体失范行为。单个生产单元约 160 个节点，每天服务约 300 万个沙箱，支持超 38 万个并发沙箱、每秒超 5000 次沙箱创建，镜像数据按需从 3FS 分布式文件系统加载。
Goodfire Research 发布预测式数据调试研究，主张在训练前用可解释性方法预测偏好数据会让 DPO 放大或抑制哪些行为，预测结果与实际学习效果的 R² 达 0.9，并能追溯到具体数据点。方法把数据集输入已解释的模型，按模型实际计算的概念而非嵌入向量聚类来观察数据，从而区分模型真正学到的行为与评分者眼中的行为表象。
推荐理由Goodfire 把可解释性读出的概念用于预测 DPO 会放大哪些行为，并给出四个真实数据集的意外案例，可迁移到后训练数据审查。