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Proposes RATED, which reranks agent tool retrieval using execution feedback
Introduces DistressBench, evaluating models' multidimensional support in crisis conversations
DistressBench uses SSH dialogues written and revised by clinical personnel, and evaluates how much necessary care general chat models deliver according to weighted atomic criteria, rather than whether they refuse. When users disclose suicidal ideation or self-harm to a chat model, the authors consider the expected behavior to be recognizing the crisis, calibrating empathy, de-escalating, and referring to human help. Refusal-based evaluations cannot detect failing to act after recognizing the crisis.
Proposes Task Bank self-replay to mitigate held-out forgetting in continual instruction tuning
The authors study how language models, when learning new tasks, can use their own knowledge for broader self-preservation: given an incomplete list and forgetting that extends beyond the list, can the model generate replay and help choose targets.
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
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。
用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回
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。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
Abstract论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复
作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障，把注意到、改计划、恢复和重复分开记分，而不是只看任务有没有做完。
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
分析记忆与泛化如何决定机器遗忘的 retain 损伤
作者考察学习方式如何左右 unlearning 的 retain damage：训练越依赖跨样本共享的解法，在匹配的遗忘程度上，retain 上的损失越大。
比较量化 Agent 的工具故障恢复，检验提示词与评测口径是否反转比较方向
TAPDreamer 用公开编码器做固定补丁。
提出 HERA，协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性
HERA 在模型权重固定时，让 harness 与可执行环境按失败协同演化，以改进 agentic abstention。
提出 SWE-CC 基准，评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守
SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略，而不只看补丁能否通过测试。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。