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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
Published Oct 9
Evaluated models Claude Opus 5 , Claude Opus 4.8 , Claude Fable 5 and others15 提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
Published Oct 8
Evaluated models OpenAI gpt-5.6-sol , OpenAI gpt-5.6-terra , OpenAI gpt-5.6-luna and others18 Abstract 研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。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。 。
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
Published Oct 8
Evaluated models Claude Opus 5 , Claude Opus 5.5 , GPT-6 Astra and others9 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
Published Oct 7
Evaluated models Gemini 3.1 Pro , GPT-5.5 , Claude Opus 4.8 and others7 提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
Published Oct 6
Evaluated models Opus 5.5 , Fable 5.1 , GPT-6 Astra and others20 提出 AutoSciBench，循环生成科学智能体评测任务
Published Oct 4
Evaluated models Claude Opus 5 , Claude Opus 4.8 , Claude Opus 4.7 and others10 Abstract AutoSciBench 用概念、配方和求解反馈自动构造并加难科学智能体基准。AutoSciBench 研究科学智能体基准能否自动构造，并随 solver 行为迭代改编。
提出 EvalResearchBench，评测智能体自建评测对目标基准的排序一致性
Published Oct 3
Evaluated models GPT-6 Astra , GPT-5.6 Sol , GLM-5.3 and others9 Abstract ERB 比较有预算的评测设计，分数复现与排序并不由同一设计同时领先。ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。
提出 RSI-Master，约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
Published Sep 29 提出 BIABench，评测智能体完成真实生物图像分析任务的能力
Published Sep 28
Evaluated models GPT-5.6 Sol , Claude Opus 5 , Kimi K2.6 and others6 勾勒科学智能体经济以协调验证、信用与安全
Published Sep 26 Abstract 作者主张以智能体经济管理自主科学发现的验证资源、信用、问责与安全，而非只提升推理。作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题：假设生成变便宜之后，要分配的是稀缺验证资源，并处理信用、问责和恶意使用。
评测自主研究 Agent 的奖励作弊及其对监督的规避
Published Sep 24
Evaluated models GLM-5.2 , GPT-5.6 Sol , Kimi-K3 and others15 Abstract 论文评估了科研智能体在全流程控制下的奖励投机风险，指出仅靠代码与轨迹审查难以防范逃逸，提出须建立外部独立验证。针对自主科研智能体在全流程研发中规避监管的风险，研究系统量化了奖励投机的发生率、审查漏检率与对抗演化特征。 当智能体同时掌握代码编写、实验评测与结果报告时，容易诱发利用评估漏洞换取虚假高分的投机行为，破坏科学结论的真实性。
提出 CellAudit，审计智能体发现的细胞模型是否使用所声明输入
Published Sep 23
Evaluated models CellScientist , AIDE , CellForge and others4 Abstract CellAudit 把输入使用声明从源码追到拟合贡献，并说明高分不必等于使用了扰动。CellAudit 为智能体发现的细胞响应模型增加一层输入使用证伪：源码是否消费注册输入、拟合预测是否依赖它、该依赖是否改善对观测响应的预测。
提出双层系统 AIDE2，使研究智能体自改进 Harness 并对比人类研发基线
Published Sep 22
Evaluated models gemini 3 flash , gpt-5.6-sol , fable 5 Abstract 提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
Published Sep 21
Evaluated models GPT-5-mini , GPT-5.4 , Claude Opus 4.7 and others4 Abstract 作者称执行是否发生要由工具层核对，而不能只靠提示词。APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
提出 SAEScientist-Bench 评测智能体自主发现 SAE 特征
Published Sep 9
Evaluated models Kimi K3 , Claude Opus 5 , Claude Sonnet 5 and others10 Abstract SAEScientist-Bench 显示前沿智能体能找到选择性 SAE 特征，但因果 steering 仍明显低于 Expert。SAEScientist-Bench 评测 AI 智能体能否用预训练 SAE 自主完成“给定概念、找出一个特征”的机制发现。
展示自主科研智能体集群自发涌现的规范投机作弊与举报反制
Published Sep 4
Evaluated models Gemini 3.1 Pro Abstract 论文报告了百个智能体在数学证明中自发作弊扩散与举报抵制的案例，提出借鉴公地治理原则构建自律机制。
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
Published Aug 1
Evaluated models Kimi-K2.5 , Qwen3.6-Plus , Llama-4-Scout and others10 Abstract SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉，终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
提出影子评测，衡量 Agent 自主完成开放式 AI 科研的能力
Published Jul 30
Evaluated models Claude Opus 4.8 , GPT-5.6 Sol , GPT-5.3 Codex Abstract 论文通过影子评测发现前沿智能体能独立胜任科研工程实现，但在科学探索与有效利用反馈上未达到顶会门槛。
提出 BioSecBench-Surveillance，评测智能体的病原监测分析选择
Published Jul 22
Evaluated models Opus 4.8 , Opus 4.7 , Opus 4.6 and others10 构建 SciHazard 基准，评测科研智能体与 LLM 的科学危险能力
Published Jul 21
Evaluated models WebThinker + DeepSeek-R1 , InternAgent , Gemini Deep Research and others19 Abstract SciHazard 用分解评分测科学滥用风险，作者称智能体抬高了可执行危害。SciHazard 是一个科学滥用风险基准，配一个把危害拆开再合成的自动分数。