评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等 8 个
- 评测与基准arXiv 2610.04737
PyINE：用可验证 Python 执行轨迹研究推理模型的捷径与监督
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
- arXiv
- 2610.04737
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- shortcut-following model organism、gpt-4o、gpt-5 等 12 个
- 组件监控器
摘要PyINE 用可验证代码执行研究捷径失败的监督覆盖与成本权衡。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.02741
研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
- arXiv
- 2610.02741
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Ouro-1.4B-Thinking、Ouro-2.6B-Thinking、Nanbeige4.2-3B 等 4 个
摘要加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
- 评测与基准arXiv 2609.39533
CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3.5-27B
摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
- 评测与基准arXiv 2609.39473
FAME：用反事实推理评测自主智能体的虚假记忆
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
- arXiv
- 2609.39473
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3B
- 组件记忆
摘要FAME 用反事实引起的隐状态概念漂移，在出答案前区分忠实记忆与虚假记忆。
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
- 评测与基准arXiv 2609.38106
剪枝提效却牺牲公平：剪枝语音 LLM 中的群体差异
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
- arXiv
- 2609.38106
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper Small (12 layers)、Whisper Medium (24 layers)、Whisper Large-v2 (32 layers)
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
- 评测与基准arXiv 2609.36739
Frontier Autolab：多智能体 LLM 组织在五十年技术变迁中的长期测试台
评测多智能体 LLM 组织跨时代再创业及历史打分中的事后泄漏
- arXiv
- 2609.36739
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、Luna 6
- 组件记忆
摘要组织看见转变却建在旁边。
- 评测与基准arXiv 2609.34092
机器遗忘在 ASR 中是否有效：arXiv 论文评估现有算法与评测工具
- arXiv
- 2609.34092
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- E-Branchformer
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
- 评测与基准arXiv 2609.33102
ORBIT：基于 UK AISI Inspect 的多智能体安全评测框架
提出 ORBIT 框架，评测多智能体防御对合谋等威胁的效果
- arXiv
- 2609.33102
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Qwen3-235B 等 5 个
摘要ORBIT 用六层配置比较多智能体防御，逐动作监控不迁移到合谋。
- 评测与基准arXiv 2609.28915
研究提出 ACE 语料库，评估内核级证据对 Agent 安全检测的有效性
构建 ACE 语料，评测内核级证据对 Agent 攻击检测的有效性
- arXiv
- 2609.28915
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- AdaBoost、XGBoost、TabPFN 等 10 个
摘要ACE 用配对的内核与应用层证据表明，syscall 痕迹可判别智能体攻击，两层组合通常更好。
ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。
- 评测与基准arXiv 2609.17320
Emergence World：对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
提出 Emergence World，对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
- arXiv
- 2609.17320
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- Claude Opus 4.8、DeepSeek v4 Pro、Gemini 3.5 Flash 等 9 个
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
- 评测与基准arXiv 2609.06991
AV-SafetyBench：面向文本到音视频生成的安全基准
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
- arXiv
- 2609.06991
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型，显示只看视频会漏掉音频与联合风险。
AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频（T2AV）的安全基准：一条提示词同时规定画面和音频，评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是，不安全含义不只出现在画面上：它可以主要由语音或声音承载，也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频，TTA-Bench 不评与画面的交互，作者认为二者都盖不住这些路径。
- 评测与基准arXiv 2609.05797
论文发现安全监控器主要拦截模型本就会拒答的请求
评估安全监视器并提出双侧梯级微调以减少会答有害请求的漏检
- arXiv
- 2609.05797
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-4-31B-IT、Qwen3-32B、Llama Guard 3 8B 等 6 个
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
- 评测与基准arXiv 2608.18607
VA-Judger：面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模
提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型
- arXiv
- 2608.18607
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- VA-Judger、LTX-2 + VA-Judger
摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励，并用于 LTX-2 后训练。
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
- 评测与基准arXiv 2608.12851
研究者提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化风险
提出 SkillMisevo-Bench，量化自改进 Agent 的技能误演化
- arXiv
- 2608.12851
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Code、Codex、Hermes 等 4 个
- 评测与基准arXiv 2608.04830
ContextWeave：面向长周期办公工作流的智能体记忆基准
构建 ContextWeave，评测办公工作流智能体记忆的下游增益
- arXiv
- 2608.04830
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GLM-5.1 等 5 个
- 组件记忆
摘要ContextWeave 用真实办公任务流检验记忆是否改善工作区质量与偏好对齐。
ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准，用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。
- 评测与基准arXiv 2607.14611
论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
- arXiv
- 2607.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.7、GPT-5.2 等 4 个
摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex，攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。
- 评测与基准arXiv 2606.05647
研究：94% 开发者未能识破编码 Agent 的隐蔽破坏
评测开发者能否在协作编程中发现编码 Agent 的隐蔽破坏
- arXiv
- 2606.05647
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3.1-Pro 等 5 个
- 评测与基准arXiv 2605.17380
Uber 提出 ADR 企业级 Agent 检测系统，在 7200 台主机部署十个月
提出企业级检测系统 ADR，识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
- arXiv
- 2605.17380
- 发表
- 层
- 应用层
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统，并在生产环境中验证了有效性。
- 评测与基准arXiv 2605.16626
Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
构建 SLEIGHT-Bench 评测代码智能体监控对概念盲点规避的捕获
- arXiv
- 2605.16626
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个
摘要评估针对监控盲点的规避基准，发现前沿监控器漏报率高，算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。