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 2610.03938
论文发现多模态模型启用工具后拒答失败率最高上升 68.7%
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
- arXiv
- 2610.03938
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Gemini-2.5-Pro、Gemini-3.1-Pro-Preview、Claude Opus 4.6 等 13 个
摘要论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象，分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
- 风险行为arXiv 2609.38971
研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
- arXiv
- 2609.38971
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- gemini-robotics-er-2-preview、gemini-robotics-er-1.6-preview
摘要日常物体能翻转一部分已给出的拒答，可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
- 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。
- 评测与基准arXiv 2607.05462
BioSecBench-Refusal：面向智能体生物安全风险评估的配对基准
提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物研发拒答与隐蔽危害识别
- arXiv
- 2607.05462
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发，合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
- 评测与基准arXiv 2603.11987
LABSHIELD：面向科学实验室安全推理与规划的多模态基准
提出 LABSHIELD，评测科学实验室智能体的安全推理与规划
- arXiv
- 2603.11987
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.2、GPT-o3、GPT-o4-mini 等 20 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件视觉
已经到底了