评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 组件视频
- 防御arXiv 2610.04616
PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
- arXiv
- 2610.04616
- 发表
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5
摘要Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径，GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
- 评测与基准arXiv 2609.22818
研究测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性场景开销
测量记忆投毒防御在良性对话上的效用与 token 开销
- arXiv
- 2609.22818
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要写时代价落在噪声内。
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
- 其他arXiv 2609.08832
自进化智能体框架缩小 LLM 智能体的「一致性差距」
提出离线两阶段框架，诊断易翻转步骤并生成记忆指南以稳定智能体
- arXiv
- 2609.08832
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-4.1、GPT-OSS-120B
- 组件记忆
摘要用离线一致性诊断生成记忆指南，在 AppWorld 上提高重复全通过率。
作者要缩小的是 LLM 智能体平均通过、重复不稳之间的 consistency gap，即 Mean@k 减 Passˆk。
- 评测与基准arXiv 2608.18066
Salesforce AI Research 重测自改进 Agent
重测记忆型自改进 Agent 的运行方差与任务顺序敏感性
- arXiv
- 2608.18066
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5-mini、Gemini-2.5-Pro、GPT-OSS-120B 等 4 个
- 组件记忆
摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性，并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。
已经到底了