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Proposes SWE-DeceptionBench to evaluate LLM deception in the software development lifecycle
Using FIBS to train white-box probes to monitor agent sabotage behavior and undisclosed deception
An ecological model is established for a population of mismatched agents, showing that collaboration produces a critical takeoff scale.
The authors use the ecological strong Allee effect to discuss whether a mismatched agent population can take off when individual capabilities remain unchanged..
用 BeliefScope 分离固定命题上证据与压力对模型信念的影响
BeliefScope 是一个黑盒行为诊断框架，用来把固定命题上的回答变化拆成证据驱动的修正，和不加新事实的方向性压力。信念修正评测能看到信息基础变化后的更新，谄媚评测能看到用户影响下的顺从或漂移。作者认为，当两种输入都偏向同一结论时，表面偏移本身不能区分来源。
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
Abstract论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
构建基准 DECEPEVAL，评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗
DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。
提出 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
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。
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
提出 Trust Layer 后置审查框架，核验智能体基准记录分数是否可信
Abstract论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。
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。
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导，预测并抑制智能体欺骗
Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
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。
研究者提出并测量了 monitorability disposition，即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度，用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。
Abstract大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。