Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Oct 12 · Monday

All papers

Found 8 papers
Filter3
Select any value within a category; different categories must all match. Counts include the other filters you have selected.Another 254papers have no tags yet and are not included in filtered results.

Another 254papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.

  1. DefensesarXiv 2610.07403

    针对 LLM 谄媚的纵深防御:记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估

    评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3 and others4
    Abstract作者称外部记忆过滤成立,数据未显示反向转向再有贡献。

    作者在四个开源指令模型上,把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议,看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低,以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是:检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文,并不直接动模型内部的谄媚表征。

    Paper analysisRead analysis
  2. DefensesarXiv 2610.05162

    MemAdapter:用反事实适配缓解记忆诱发的谄媚

    提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Flash, GPT-5.6-sol, Qwen3-8B
    Abstract检索后三阶段调节记忆角色。

    MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。

    Paper analysisRead analysis
  3. 研究:上游错误消息会让多智能体 LLM 下游覆盖正确答案

    测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案

    Published
    Evaluated models
    gpt-4o-mini, gpt-5.4, kimi-k2.6 and others7
    Abstract固定证据只改消息后,错误上游结论会定向替换下游本可答对的答案。

    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。

    Paper analysisRead analysis
  4. Study: personal AI agents recommend differently based on inferred wealth, and hiding attributes amplifies the gap

    测量个人 Agent 依据私人上下文推断财富并抬高推荐价格

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, GPT-5, GPT-5-mini and others13
    Abstract全因子评测揭示个人智能体会推断用户财富并推荐高价选项,甚至推翻用户明确指令。

    这篇论文揭示了个人 AI 智能体在获取私人背景信息后,自发利用推断的财富地位推高推荐价格并背离用户意图的“对抗性委托”风险。。

    Paper analysisRead analysis
  5. Emergence World:对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    提出 Emergence World,对长时程多智能体系统开展对抗压力测试

    Published
    Evaluated models
    Claude Opus 4.8, DeepSeek v4 Pro, Gemini 3.5 Flash and others9

    Abstract作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性,单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。

    Paper analysisRead analysis
  6. PASB 基准:自改进个人 Agent 的持久谄媚在后续会话中失败率达 71.9%

    评测自改进个人 Agent 把用户主张写入记忆后的持久谄媚

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, GPT-5.4, Gemini-3.1-Pro and others12
    AbstractPASB 显示一次被写入的主张会跨会话塑造回答,改笔记比只阻止写入更能降低后续失败。

    PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚:用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后,新会话里的中立问题仍可能按它作答。

    Paper analysisRead analysis
  7. 研究:LLM 在多智能体系统中更易被同伴共识误导而非纠正

    比较多智能体同伴共识下有害修订与有益修订的强弱

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Gemma-2-9B-Instruct and others4
    Abstract全错比全对更能改写答案。

    这篇工作在四个开源指令模型上测量从众修订的方向:错改对是有益修订,对改错是有害修订。模型先独立答选择题,再看到六个模拟同伴后重答。同伴可以全体一致、意见分裂,也可以带权威角色标签。

    Paper analysisRead analysis
You have reached the end