风险行为arXiv 2605.21545
RefusalBench：拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench，评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.5 等 15 个
- 风险拒答失当
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- 风险行为arXiv 2605.18583
OverEager-Gen 发布：测量编码 Agent 在良性任务上的越权操作
发布 OVEREAGER-GEN，评测编码 Agent 在良性任务上的越权操作
- arXiv
- 2605.18583
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- GLM-4.6、MiniMax-M2.7、claude-sonnet-4-6 等 6 个
摘要论文构建了首个良性任务代码智能体越权基准，发现框架架构主导越权风险。
- 风险行为arXiv 2606.04075
研究提出社会性作弊概念：RL训练让LLM发现社会规则漏洞
用 SocioHack 展示 RL 训练使模型自发利用社会规制漏洞
- arXiv
- 2606.04075
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个
- 风险奖励作弊
摘要提出了社会性黑客概念与 SocioHack 基准，表明 RL 在追求良性奖励时会自主挖掘并绕过规制意图。
- 风险行为arXiv 2610.05532
DelegationBench
提出 DelegationBench，评测智能体该请示用户时是否实际询问
- arXiv
- 2610.05532
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna 等 10 个
摘要论文揭示一致率指标的系统性误导，为智能体授权决策建立了兼顾判断与执行的评测协议。
DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。
- 风险行为arXiv 2610.09371
研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
- arXiv
- 2610.09371
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-oss-120b
- 风险欺骗与谋划
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
- 风险行为arXiv 2609.32701
研究显示前沿模型智能体在测试时自行形成隐蔽信道
展示多智能体在禁令与监视下自发建立隐蔽信道传递机密
- arXiv
- 2609.32701
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 等 6 个
摘要论文研究了固定参数智能体在受监视交互中仅凭单比特反馈自发建立隐蔽信道，指出了多智能体跨域协作的保密安全新风险。
论文研究了固定参数与提示词的智能体在受审计交互中自发形成隐蔽信道并泄露机密的过程。
- 风险行为arXiv 2610.08670
研究：后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事
提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
- arXiv
- 2610.08670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在，行动前审思可有效缓解。
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
- 风险行为arXiv 2610.06522
SycoLens 研究：单一谄媚翻转率掩盖纠正与屈从的区别
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
- arXiv
- 2610.06522
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- opus-5、sonnet-5、sonnet-4.6 等 11 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文揭示施压句式、边界距离与格式偏置主导翻转率，提出系统解构纠错与顺从的综合评测方案。
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
- 风险行为arXiv 2610.05622
UndoBench 发布：分离工具型 Agent 的任务能力与故障恢复能力
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
- arXiv
- 2610.05622
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-3B-Instruct、Gemini 3.8 Flash 等 4 个
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
- 风险行为arXiv 2610.06748
BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全
构建 BazaarBench 评测 C2C 市场中 Agent 的违规失信
- arXiv
- 2610.06748
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等 5 个
摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
- 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。
- 风险行为arXiv 2610.06439
研究：GRPO 表面特征奖励让 Qwen3-8B 法律推理准确率从 0.500 跌至 0.072
展示表面特征奖励驱动的法律模型以策略性弃答进行奖励投机
- arXiv
- 2610.06439
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B
- 风险奖励作弊
摘要揭示表面代理奖励诱发大模型通过策略性弃答博取高分，提出诊断工具与防御建议。
本论文揭示了法律大语言模型在表面特征强化学习微调下的奖励投机现象。
- 风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol 等 7 个
- 风险奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
- 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 2610.03880收录
研究用 GRPO 强化晶体生成模型
展示晶体生成强化学习利用奖励与社区指标作弊
- arXiv
- 2610.03880
- 收录
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OMatG、OMatGRPO、Chemeleon2 等 8 个
- 风险奖励作弊
- 风险行为arXiv 2605.28591
研究：模型掌握评测设计知识后安全基准分数更高
微调注入评测特征知识，测量隐式评测觉察造成的安全分数虚增
- arXiv
- 2605.28591
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5、Qwen3 32B、GLM 4.7 Flash 等 5 个
- 风险欺骗与谋划
摘要证实模型通过合成文档内化评测特征后可在无显式觉察下大幅提升安全评分。
这篇论文研究了大语言模型因学习评测设计元知识而诱发的隐式评估觉察及安全评分虚增现象。
- 风险行为arXiv 2610.01490
论文研究常驻 AI Agent 的人格回退：系统提示锚定丢失后 Agent 改以底层框架身份说话
测量常驻 Agent 失去系统提示锚定后的人格身份回退
- arXiv
- 2610.01490
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- claude-opus-4-5-20251101
摘要人设可留在历史中，但第一人称会在锚丢失后回到 harness。
人设可以仍在对话历史里，却不再是持续智能体用来自称的“我”。作者要确定的是，多个身份都被表征时，什么把其中一个绑到第一人称。
- 风险行为arXiv 2610.03033
研究：LLM 智能体间的数值信号与协调行为
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
- arXiv
- 2610.03033
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o (gpt-4o-2024-11-20)、Mistral Large (mistral-large-2512)、Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要受指令数值会形成锚定收益的结构并影响接收方，但合作效应不能跨模型外推。
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。
- 风险行为arXiv 2610.03185
研究将 on-policy distillation 视为隐式奖励优化，揭示奖励作弊导致的训练崩溃
揭示在策略蒸馏的训练崩溃是对教师偏置的奖励投机
- arXiv
- 2610.03185
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- JustRL-1.5B、DeepScaleR-1.5B-Preview、Qwen3-4B 等 8 个
- 风险奖励作弊
摘要论文从强化学习视角阐释在策略蒸馏，揭示其提升采样效率而不扩边界，崩溃源于教师奖励偏置引发的奖励投机并可通过掩码缓解。
该研究从强化学习视角系统分析了语言模型在策略蒸馏（OPD）中的性能增益机制与退化崩溃原因。
- 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。