All papers

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

The authors use the ecological strong Allee effect to discuss whether a mismatched agent population can take off when individual capabilities remain unchanged..

本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。

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。

这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。

Assay 是一套面向 AI 辅助软件交付的内容寻址证据系统，关注代码改变后，测试通过、无秘密或行为保持等断言还能否用于批准合并。

这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。

Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。