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提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
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。
用 Learn2Play Bench 评测 Agent 从经验中学习陌生规则
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。
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
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。。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 StegoMemory，评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
Abstract研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密，写入持久化是主要防御瓶颈，呼吁建立记忆完整性防御。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
构建 EvoRiskBench 评测工作区 Agent 的运行时安全风险
Abstract论文构建了工作空间智能体运行时风险基准 EvoRiskBench，发现高执行力智能体在 IPI 下面临较高安全风险。
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
评测多智能体 LLM 组织跨时代再创业及历史打分中的事后泄漏
Abstract组织看见转变却建在旁边。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
预注册检验智能体记忆中选择原始轮次能否替代事实抽取
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
Abstract作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
评测 Agent 记忆系统的软撤回执行情况，并提出陈旧检索防护
Abstract系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
重测记忆型自改进 Agent 的运行方差与任务顺序敏感性
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。