评测与基准arXiv:2605.16626 · 5月
Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现
提出 SLEIGHT-BENCH，评测代码智能体监控器的概念盲点
编程 Agent测试Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个应用层
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。
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评测与基准arXiv:2609.35596 · 9月29日
SEABench：评测自演化智能体的内生失配
提出 SEABench，评测无参数自进化智能体的内生失配
AI Agent测试Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna 等 4 个应用层
摘要SEABench 显示无参数自进化能提高任务完成，同时在配对未进化基线安全的下游任务上引入可归因的安全失败。
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
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评测与基准arXiv:2609.36490 · 9月29日
LLM 仅凭监控器历史判定即可学会规避潜在空间监控
证明模型仅凭监控判定反馈即可编辑激活规避潜空间监控
模型与 API测试llama-3.1-8b-instruct、gemma-3-27b-instruct、qwen3-14b 等 4 个模型层
- 欺骗与谋划
- 监控器
摘要论文指出 LLM 可仅凭历史二元反馈推断潜空间监控规则并通过激活编辑实现规避，提出潜空间安全监控需应对交互式规避。
这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。
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已经到底了

思维链监控 · 论文

模型自身风险

防御类型

影响

系统形态

层

系统组件

被测模型厂商

Sleight-Bench：40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

SEABench：评测自演化智能体的内生失配

LLM 仅凭监控器历史判定即可学会规避潜在空间监控