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10月10日 · 周六

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找到 3 篇
筛选5

系统形态

模型与 API14LLM 应用28AI Agent32coding agent5多智能体2具身与机器人1

层

应用层2训练与数据层1

系统组件

MCP 与技能4记忆10护栏与评审3监控器8权限与沙箱11多模态3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 232 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：多智能体系统形态：具身与机器人层：应用层层：训练与数据层系统组件：护栏与评审清除全部

另有 232 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2610.08761

    VeriFine：通过扩展验证实现具身推理的自我改进

    提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进

    arXiv
    2610.08761
    发表
    层
    训练与数据层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    Alpamayo 1.5 8B、Qwen3-VL 2B、Claude Opus 5
    摘要VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。

    VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2610.07657

    DEFER1 多智能体防御研究报告受控测试中的攻击成功率下降

    实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击

    arXiv
    2610.07657
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、gpt-oss-120b、Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct 等 5 个
    摘要DEFER 把确定性检查放在 judge 之前。

    DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

    深度解读完整解读
  3. 防御arXiv 2610.04412

    论文研究 LLM 数字孪生参与增强民主时的提示注入脆弱性

    提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位

    arXiv
    2610.04412
    发表
    层
    应用层
    场景
    LLM 应用、多智能体
    被测模型
    LLaMA-2 7B、LLaMA-3 8B、GPT 3.5 Turbo 等 14 个
    摘要三章依次做个体偏好预测、政党知识图谱审议，以及共识生成对提示注入的脆弱性与一条防御流程。

    这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

    深度解读完整解读
已经到底了