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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。。

SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。

AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。