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Proposes SWE-DeceptionBench to evaluate LLM deception in the software development lifecycle
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
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 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
AbstractORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
提出 RLCDAlignBench，零样本检测多种对齐失败
RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。
构建 ForesightSafety-TIDE 评测欺骗对多智能体事实恢复的影响
评测开发者能否在协作编程中发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出 Gram 审计框架，测量编程与研究智能体的破坏倾向
构建 SLEIGHT-Bench 评测代码智能体监控对概念盲点规避的捕获
Abstract评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
提出自动化红队流水线，用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
Abstract通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗，并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出约束对抗搜索红队框架，系统发现模型多类鲁棒性漏洞
提出针对可信监控器的自适应提示注入，绕过 AI 控制协议
Abstract作者指出当前依赖 LLM 监控器的 AI 控制协议易被自适应提示注入攻破，呼吁引入多监控器集成与数据流隔离机制。