研究者提出可检查评分器与自改进 Agent 共同演化方法
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
- arXiv
- 2610.11464
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Opus 4.7
摘要十项锚点演化可检查评分器。
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
另有 550 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
提出回答端后门,让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
摘要论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击,指出输入端防护存在盲区。
提出 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
评测文本守卫与激活探针能否拦住机器人隐含伤害指令
提出 HAL 污染审计框架并核验智能体排行榜评分器
作者给出一套测量优先审计框架,用来判断智能体排行榜上的污染主张各自需要何种证据。
提出 RubricArmor,用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 SecJev,用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族,作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。
提出收缩约束 SSM 安全头,认证嵌入扰动并检测越狱
给 SSM 安全头一个收缩条件,并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。
提出 MetaRubric,以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分
MetaRubric 针对 rubric-based RL 里的空记分:评审在准则要求的信息或动作缺失时仍给高分。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理,证实源于提示词渲染并给出实操建议。
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断
摘要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。
揭示安全路由评测在分布偏移下的虚假下限与选择偏差
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限,指出防御重心应转向外部动作级强制。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
提出推理时 Unicode 归一化的检测器,识别遭字符级扰动的 AI 生成文本
DeBERTa-ConPara 是一个面向部署的 AI 文本检测器:DeBERTa-v3-large 在多数据集原始文本上训练,推理前做确定性 Unicode 归一化,用一个固定阈值面对没有目标域标签的场景。
提出 PRETEXT 攻击,迭代改写技能文本绕过技能扫描器并让 Agent 执行木马
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。