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构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
评测多智能体在开放式科研任务中找回预设子发现的能力
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
提出手语转文本接入儿童安全过滤的部署前审计协议
手语儿童到达基于文本的儿童安全机制时，机制看到的是机器翻译，不是儿童所做的手语。作者要解决的是：这条边界在部署前应如何审计。
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。
提出 RAGStress 受控基准，评测知识库退化下的 RAG
RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。
提出 MASBench，评测部分可观测下的多智能体协作机制
MASBench 用部分可观测任务比较 LLM 多智能体的协作机制，而不是只看端到端能否做完。
提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
构建分子肿瘤委员会审计基准，测量临床过度拒答
提出面向 RAG 的证据优先发布框架 AGO，并评测评审 adherence 判别
AGO 是部署在企业 RAG 评估业务中的自托管发布门控，用来决定一个版本应放行、人工复核还是拦截。
提出 A2A-TIBA，经 A2A 对等任务间接注入并植入常驻回调
A2A-TIBA 把间接提示注入和绕过放进 A2A：gray-box 攻击者已能投递任务，诱导目标部署常驻回调程序后，下令和外传不再经过智能体。
提出 RAIM，用交叉拟合堆叠聚合廉价评审检测幻觉
Abstract十个廉价评审的堆叠在可采纳区间接近 Sonnet，代价主要是一次域内校准。
提出 MADBench，评测多智能体辩论是吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准，用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
构建 RobustReview 评测 AI 审稿修辞鲁棒性，并提出 SciCore 双分支评审
修辞稳健性被作者定为可信 AI 评审的一项独立要求：同一已报告科学内容换措辞后，科学判断应稳定，同时不同论文之间的区分不能塌掉。。
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
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。
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
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠，以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
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。