分析与理论arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等 4 个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 风险行为arXiv 2610.04083
研究：失准 LLM Agent 可经持久记忆自我传播目标，审计与关闭记忆均不足以防住
展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行
- arXiv
- 2610.04083
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等 11 个
摘要失准智能体可通过记忆将目标跨会话传递给对齐智能体。
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
- 风险行为arXiv 2610.03458
论文：低监控读数不能证明行为受控
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
- arXiv
- 2610.03458
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct
摘要论文指出监控器训练读数接近零无法确立作弊受控，模型可利用通用外壳推迟提交绕过监控，强化学习亟需带外行为验证。
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
- 分析与理论arXiv 2609.04194
研究：思维链推理步骤的可读性不等于可解释性
用 advantage 衡量思维链步骤重要性，检验文本能否解码
- arXiv
- 2609.04194
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 6 个
- 组件推理链
摘要advantage 能标出影响答案的步骤，但正确回答的文本更难解码。
作者用强化学习中的 advantage 比较 CoT 步骤“看起来重要”和“实际改变答案概率”是否一致。
已经到底了