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10月10日 · 周六

全部论文

找到 30 篇
筛选7

模型自身风险

欺骗与谋划27奖励作弊21失准与价值偏离15Agent 危险操作56危险能力16拒答失当5幻觉与编造6

防御类型

监控与审计3

影响

越权操作7输出被操纵6滥用能力提升10

系统形态

模型与 API0LLM 应用3AI Agent30coding agent10science agent6多智能体5具身与机器人0

层

模型层20应用层30训练与数据层19

系统组件

记忆6监控器3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 404 篇还没打标签，不在筛选结果里。
模型自身风险：失准与价值偏离模型自身风险：危险能力系统形态：模型与 API系统形态：AI Agent系统形态：coding agent系统形态：具身与机器人层：应用层清除全部

另有 404 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  3. 评测与基准arXiv 2610.06584

    论文：AI 在非公开漏洞上更帮攻击者还是防御者

    评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击

    arXiv
    2610.06584
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Opus 5、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Sol 等 10 个
    摘要攻防孰强随环境、系统和弱点改变。

    作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。

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  4. 防御arXiv 2610.05162

    MemAdapter：用反事实适配缓解记忆诱发的谄媚

    提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响

    arXiv
    2610.05162
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol、Qwen3-8B
    摘要检索后三阶段调节记忆角色。

    MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。

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  6. 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 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防

    arXiv
    2610.04083
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    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。。

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  7. 评测与基准arXiv 2610.03853

    报告评估 LLM Agent 选择和使用生物工具的能力

    评测 Agent 选择并早期操作高风险生物工具的能力

    arXiv
    2610.03853
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.5 等 7 个
    摘要七模型能选工具并部分操作 EVEscape 与 ESM3。

    这项评估测量七个前沿 LLM 智能体与生物工具交互的最早两步：为设计任务选工具，以及在仓库里完成玩具级操作。作者关心的是，有生命科学背景但不会专门操作高风险工具的行为者，能否借此降低门槛。范围限于预测性、生成性工具。

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  8. 风险行为arXiv 2609.36855

    研究：上游错误消息会让多智能体 LLM 下游覆盖正确答案

    测量多智能体交接中错误上游消息覆盖下游正确答案

    arXiv
    2609.36855
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    gpt-4o-mini、gpt-5.4、kimi-k2.6 等 7 个
    摘要固定证据只改消息后，错误上游结论会定向替换下游本可答对的答案。

    这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.35596

    SEABench：评测自演化智能体的内生失配

    提出 SEABench 评测自演化智能体的内生失配

    arXiv
    2609.35596
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Kimi K2.5、Grok 4.3、GPT 5.6 Luna
    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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  10. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench：虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH，评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作

    arXiv
    2609.32616
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。

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  13. 其他arXiv 2609.26457

    Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升

    提出双层系统 AIDE2，使研究智能体自改进 Harness 并对比人类研发基线

    arXiv
    2609.26457
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    gemini 3 flash、gpt-5.6-sol、fable 5

    摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。

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  14. 风险行为arXiv 2609.24927

    研究：个人 AI Agent 会按推断财富差别推荐，屏蔽属性反而放大差距

    测量个人 Agent 依据私人上下文推断财富并抬高推荐价格

    arXiv
    2609.24927
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.5、GPT-5、GPT-5-mini 等 13 个
    摘要全因子评测揭示个人智能体会推断用户财富并推荐高价选项，甚至推翻用户明确指令。

    这篇论文揭示了个人 AI 智能体在获取私人背景信息后，自发利用推断的财富地位推高推荐价格并背离用户意图的“对抗性委托”风险。。

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  16. 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。

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  17. 评测与基准arXiv 2609.15939

    VLoc Bench 发布：评测 Agent 在完整仓库中的漏洞定位能力

    提出 VLoc Bench，评测智能体在完整仓库中定位漏洞文件并抑制修复后误报

    arXiv
    2609.15939
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GPT-5.5 (xhigh)、GPT-5.5 (default)、Gemini 3 Pro 等 15 个

    摘要论文提出仓库级漏洞定位基准 VLoc Bench，指出当前模型定位表现较低且易在已修复代码上产生误报。

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  18. 防御arXiv 2609.15803

    研究者提出 k-robust 联盟对齐，用多智能体评审委托授权

    提出 k-robust 联盟对齐，刻画误对齐评审下的安全委托授权

    arXiv
    2609.15803
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    摘要联盟覆盖使无个体对齐的评审面板仍可相对基线安全授权，数值分数改善完备性。

    委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。

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  20. 评测与基准arXiv 2609.04075

    PatchBench：马里兰大学团队发布 C/C++ 漏洞修补评测基准

    提出基准 PATCHBENCH，评测编程 Agent 的漏洞修补是否真正修复根因

    arXiv
    2609.04075
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    Codex + GPT-5.6 Sol、OpenHands + GPT-5.6 Sol、Claude Code + Claude Opus 4.8 等 11 个

    摘要论文揭示漏洞修复评测的记忆与表面防护问题，提出离栈变异基准与双重验证，测得智能体实际解决率仅约五成。

    深度解读完整解读
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