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The authors ask: can a defender without trusted data decide which training labels to keep, and how much clean data this destroys, and what the final model accuracy is.

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。

研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。

作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。

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。

作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。

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。

POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

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。

LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。

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。

本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。

StateWise 是在执行带副作用的动作之前，诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。