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Oct 13 · Tuesday

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  1. DistressBench: Evaluating multi-dimensional crisis support in large language models

    Introduces DistressBench, evaluating models' multidimensional support in crisis conversations

    Published
    Evaluated models
    Muse Spark 1.2, Muse Spark 1.3, Muse Glimmer 30B and others20
    AbstractThe model is more restrained and acts less.

    DistressBench uses SSH dialogues written and revised by clinical personnel, and evaluates how much necessary care general chat models deliver according to weighted atomic criteria, rather than whether they refuse. When users disclose suicidal ideation or self-harm to a chat model, the authors consider the expected behavior to be recognizing the crisis, calibrating empathy, de-escalating, and referring to human help. Refusal-based evaluations cannot detect failing to act after recognizing the crisis.

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  2. One More Skill Installed: How Co-Installed Skills in Coding Agents Conflict

    评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代

    Published
    Evaluated models
    claude-sonnet-4-6, claude-haiku-4-5-20251001, claude-opus-5 and others6
    Abstract冲突藏在任务成功后面。

    作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究,用核心功能是否还在,而不是任务过不过,来看冲突。。

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  3. PatchBench 提出激活补丁局部评测协议,揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-3B-Instruct, Qwen2.5-14B-Instruct, gemma-3-4b-it and others8

    Abstract论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

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  4. 研究:Agent 更依赖工具报错通道

    测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    claude-haiku-4.5-thinking, claude-haiku-4.5, deepseek-r1 and others6
    Abstract作者称智能体看错误通道而非返回内容,静默损坏更少被当作问题。

    作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障,把注意到、改计划、恢复和重复分开记分,而不是只看任务有没有做完。

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  5. AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力,GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力

    Published
    Evaluated models
    Fable 5.1, GPT-5.6 Sol, GPT-6 Astra and others7
    Abstract作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

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  6. ParanoiaEval:编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    Published
    Evaluated models
    Opus-5, Sonnet-5, Sonnet-4.6 and others8
    Abstract作者用证据受控任务对评测风险处置,称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    作者提出 ParanoiaEval,并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是:证据已经确定风险应如何处置之后,智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份,而现有评测要么只看功能正确性,要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。

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  7. SWE-CC 基准:编码 Agent 功能正确仍违反 43.1% 仓库贡献规范

    提出 SWE-CC 基准,评测编码 Agent 对仓库贡献策略的遵守

    Published
    Evaluated models
    GPT-5.6 Luna, Gemini 3.7 Flash, DeepSeek V4 Flash 0731 and others4
    AbstractSWE-CC 中功能正确仍可能违规。

    SWE-CC 评测编码智能体是否遵守仓库贡献策略,而不只看补丁能否通过测试。

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  8. RAGStress:评测知识库退化下 RAG 鲁棒性的受控基准

    提出 RAGStress 受控基准,评测知识库退化下的 RAG

    Published
    Evaluated models
    Claude Sonnet 4, Claude Opus 4.6, DeepSeek R1 and others5
    Abstract作者用 RAGStress 比较五系统。

    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。

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  9. SceneFactory-3D:将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D,用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    Published
    Evaluated models
    Frozen L0, L0-T, L1 and others5
    AbstractSceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    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。

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  10. Study retests 15 prompt injection detectors: benchmark scores poorly predict agent deployment performance

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Horizon-Labs, Wolf Defender, Prismor-1.5B and others15

    Abstract论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  11. SAGO:从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测

    提出 SAGO,以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.2-3B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct, Gemma-2B-IT and others11
    AbstractSAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率,十一个模型都未均匀泛化,且排名会随数据集改变。

    SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性,而不是单一基准上的聚合准确率。。

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  12. Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 Agent Error Dataset,把智能体自然失败转为诊断与修复训练数据

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-8B
    AbstractAED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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  13. Drift-Bench++:在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐

    提出 Drift-Bench++ 评测 Agent 在错位沟通和意图漂移下的对齐

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    DeepSeek-V4-Pro, 五个 LLM backbone(Figure 3,论文未在正文逐一列出名称)
    AbstractDrift-Bench++ 用可执行错位和静默漂移评测交互意图对齐,澄清有帮助但仍有差距。

    Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准:智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时,持续跟上当前意图。

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  14. 剪枝提效却牺牲公平:剪枝语音 LLM 中的群体差异

    测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响

    Published
    Evaluated models
    Whisper Small (12 layers), Whisper Medium (24 layers), Whisper Large-v2 (32 layers)

    Abstract剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER:Fair-Speech 上族群差扩大,作者建议看最差组。

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  15. MemoReason 基准

    提出 MemoReason 基准,测量参数记忆对上下文推理的影响

    Published
    Evaluated models
    GPT-OSS-20B, GPT-OSS-120B, OLMo-3-7B-Think and others9
    Abstract配对的虚构替换显示熟悉度影响推理,但模型很少直接抄回事实答案。

    MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对,测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。

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  16. AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    提出 AGENT BOUNDARY,用四向反事实任务评测工具智能体行动边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash and others15
    Abstract四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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