Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 13 · Tuesday

All papers

Found 160 papers
Filter4

Another 201papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. Reward hacking as a transmissible strategy in multi-agent coding systems

    Show that reward hacking can propagate through code, memory, and plans in multi-agent coding systems

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-14B, Gemma-3-12B, Qwen2.5-Coder-7B and others16
    AbstractThe authors state that reward hacking can spread across models and affect routing and aggregation, and that review can reduce delivery.

    Reward hacking induced by coding RL can leave the source agent and enter subsequent collaboration and system coordination.

    Paper analysisRead analysis
  2. AttacksarXiv 2610.12292

    The paper proposes an option channel attack: changing one option label can make an agent guardrail allow a prohibited operation

    Proposing an option channel attack that renames option labels so that agent guardrails allow prohibited operations

    Published
    Attacker
    Black-box
    Evaluated models
    LAYA-TD, LAYA-EN, LAYA-ML and others5

    AbstractThe authors' evaluation indicates that typed models should not serve as final safety arbiters; they are susceptible to off-policy text and option name manipulation, and confidence filtering cannot resist attacks.

    Paper analysisRead analysis
  3. 研究提出 Agent 安全新维度:识别未履行的安全义务

    提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务

    Published
    Evaluated models
    ObligationGuard, Claude-Opus-4.8, GPT-5.6-Sol and others17
    Abstract义务是护栏缺口。

    作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。

    Paper analysisRead analysis
  4. Workerville: Toward an Organizational Behavior Explanation of Agent Safety

    构建 Workerville 基准,测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.2, Claude-Sonnet-4.6, Gemini-3.1-Pro and others6
    Abstract作者用 ACB 与 Workerville 测量组织条件对智能体安全的影响,并称结果支持可量化的组织行为框架。

    Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是:持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆,但既有安全评测多把这些通道拆开,没有统一的定量测量。

    Paper analysisRead analysis
  5. DefensesarXiv 2610.11464

    研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法

    演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 4.7
    Abstract十项锚点演化可检查评分器。

    开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。

    Paper analysisRead analysis
  6. AttacksarXiv 2610.10612

    PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器

    提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器

    Published
    Evaluated models
    CISCO, HSS, AUDITOR and others8
    Abstract论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区,提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。

    这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。

    Paper analysisRead analysis
  7. 论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率

    Published
    Evaluated models
    Claude Fable 5, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol and others10
    Abstract作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。

    作者用 agent plasticity 衡量一件事:权重冻结时,智能体把经验写成可继承制品,再换成留出能力增益,这个转换有多省。

    Paper analysisRead analysis
  8. Learn2Play Bench 发布:用规则陌生的文本游戏评测 LLM Agent 从经验中学习的能力

    用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Opus 5 and others11
    Abstract用隐藏规则游戏把新学习与预训练知识分开,并比较模型、记忆方式和人类。

    Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏,评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。

    Paper analysisRead analysis
  9. DefensesarXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, gpt-oss-120b, Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct and others5
    AbstractDEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

    Paper analysisRead analysis
  10. AttacksarXiv 2610.07645

    SkillPoison:用成功经验投毒自进化 Agent 的技能形成

    提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    deepseek-v4-flash, Qwen V3.8 Flash, GPT-5.5
    AbstractSkillPoison 通过局部有效且验证成功的经验诱导技能过度泛化,在多个评测基准上实现了持久的下游攻击影响。

    SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式,通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

    Paper analysisRead analysis
  11. Abstract作者提议聋人知情的部署前审计,以检查手语转文本是否改变儿童安全决策。

    手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时,机制看到的是机器翻译,不是儿童所做的手语。作者要解决的是:这条边界在部署前应如何审计。

    Paper analysisRead analysis
  12. DefensesarXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御:记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3 and others4
    Abstract作者称外部记忆过滤成立,数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。

    Paper analysisRead analysis
  13. 论文实测 Agent 工具调用门控栈的失败相关性

    提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    AgentTrust runtime (174 rules), GPT-5.5 (gpt55), claude-haiku-4-5-20251001 and others7
    Abstract论文实测发现大模型裁判间错误显著相关,作者主张按机制选型并在整栈层面度量防护增益。

    论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。

    Paper analysisRead analysis
  14. 论文提出长期记忆智能体的检索可允许性验证框架

    提出检索可采纳性核验框架,评测记忆智能体的记录资格与披露

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek V4 Pro, Gemini 3.6 Flash, GPT-5.6 Luna and others7
    Abstract作者用三值可采纳性和匹配召回界审计长时记忆检索,并分开报告支持、资格与披露。

    这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议,用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露,而不是提出新的检索算法。。

    Paper analysisRead analysis