防御arXiv 2610.11464
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。
- 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
- 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。
- 评测与基准arXiv 2609.34262
论文提出基准完整性维护框架，审计 Agent 通过轨迹中的非应得通过
审计 Agent 基准通过轨迹，区分无根据通过与奖励黑客并封堵复测
- arXiv
- 2609.34262
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Opus 4.7、Opus 4.8、Opus 5 等 11 个
摘要审计通过轨迹、分开奖励黑客与验证器弱点，并用重放加现场重测验收修复。
Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。
已经到底了