分析与理论arXiv 2610.09667
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
- 风险行为arXiv 2610.06576
研究：智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测
从决策前内部表征预测智能体自发欺骗并做激活引导
- arXiv
- 2610.06576
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-14B、GPT-5.6
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
- 可解释性arXiv 2610.02702
研究：LLM 智能体顺从多数时内部仍保留原有前提
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
- arXiv
- 2610.02702
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Qwen3.5-4B、Qwen3.6-27B、Gemma-4-E4B-it 等 4 个
- 组件推理链
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
- 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
- 测试
- 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。。
已经到底了