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10月10日 · 周六

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找到 45 篇

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  1. 评测与基准arXiv 2610.10276

    PatchBench 提出激活补丁局部评测协议,揭示越狱修复的附带损伤

    提出 PatchBench-Local 协议,评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个

    摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议,揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。

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  2. 评测与基准arXiv 2610.10062

    研究:Agent 更依赖工具报错通道

    测量工具调用 Agent 对显式报错与静默损坏的检测和恢复

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    claude-haiku-4.5-thinking、claude-haiku-4.5、deepseek-r1 等 6 个
    摘要作者称智能体看错误通道而非返回内容,静默损坏更少被当作问题。

    作者在 BFCL 多轮可执行环境上注入一次工具层故障,把注意到、改计划、恢复和重复分开记分,而不是只看任务有没有做完。

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  3. 评测与基准arXiv 2610.09944

    AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力,GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠

    提出 AgentTime 基准,评测智能体按时长工作与估时能力

    发表
    被测模型
    Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
    摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。

    AgentTime 是对智能体时间自控的评测:预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。

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  4. 其他arXiv 2610.08917

    CARE:为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择

    提出 CARE,离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选

    发表
    被测模型
    OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等 5 个
    摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败,在预算内选最快候选,不足则保留参考。

    CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。

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  5. 评测与基准arXiv 2610.08662

    ParanoiaEval:编码智能体不必要风险处置评测基准发布

    提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置

    发表
    被测模型
    Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等 8 个
    摘要作者用证据受控任务对评测风险处置,称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。

    作者提出 ParanoiaEval,并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是:证据已经确定风险应如何处置之后,智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份,而现有评测要么只看功能正确性,要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。

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  6. 其他arXiv 2610.06563

    HERA 提出 harness 与环境协同演化

    提出 HERA,协同演化 harness 与环境以提升 Agent 拒答准确性

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.6-Luna、GPT-5.6-Terra、GPT-5.6-Sol 等 20 个
    摘要HERA 用失败协同演化 harness 与环境,并在迁移评测中提高 Abstain。

    HERA 在模型权重固定时,让 harness 与可执行环境按失败协同演化,以改进 agentic abstention。

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  7. 攻击arXiv 2610.06083

    研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击

    提出轨迹级可迁移对抗攻击,降低深度强化学习策略的期望回报

    发表
    被测模型
    DQN、Double DQN (DDQN)
    摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。

    这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击:受害参数不可访问时,在白盒代理上造扰动再迁移。

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  8. 分析与理论arXiv 2610.06191

    研究:工具型智能体判断结果无用却仍继续检索,强制整合步骤可纠正

    揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索,并检验强制整合纠正效果

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 等 7 个
    摘要论文揭示智能体判定工具失效却无法转化为停止行动,证实通过框架规则强制整合判定可提升表现。

    本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题,系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象,并提出了外部规则整合方案。

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  9. 其他arXiv 2610.04792

    多模态一定更好吗?缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法

    提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性

    发表
    被测模型
    RoBERTa、ResNet50、Qwen2.5-3B 等 6 个
    摘要GU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降,并尽量保住全模态精度。

    这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。

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  10. 评测与基准arXiv 2610.02874

    SceneFactory-3D:将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D,用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    发表
    被测模型
    Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
    摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器,用来在场景和控制器固定时只改路面物理,并比较闭环结果。

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  11. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重测提示注入检测器在 Agent 工具输出上的检出与任务阻断

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Horizon-Labs、Wolf Defender、Prismor-1.5B 等 15 个

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  12. 评测与基准arXiv 2610.01428

    SAGO:从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测

    提出 SAGO,以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化

    发表
    被测模型
    Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-2B-IT 等 11 个
    摘要SAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率,十一个模型都未均匀泛化,且排名会随数据集改变。

    SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性,而不是单一基准上的聚合准确率。。

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  13. 防御arXiv 2610.01170

    HeadEdit:通过冻结的 unembedding 矩阵校准语言模型行为

    提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正

    发表
    被测模型
    Qwen3-4B、Gemma-3-4B-IT、Llama-3.2-3B-Instruct 等 4 个
    摘要低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率,并可部分预测 DPO 更新。

    HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。

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  14. 评测与基准arXiv 2609.40111

    Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 Agent Error Dataset,把智能体自然失败转为诊断与修复训练数据

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-8B
    摘要AED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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  15. 评测与基准arXiv 2609.38604

    Drift-Bench++:在沟通失误与意图漂移下评测交互式意图对齐

    提出 Drift-Bench++ 评测 Agent 在错位沟通和意图漂移下的对齐

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V4-Pro、五个 LLM backbone(Figure 3,论文未在正文逐一列出名称)
    摘要Drift-Bench++ 用可执行错位和静默漂移评测交互意图对齐,澄清有帮助但仍有差距。

    Drift-Bench++ 是面向 Interactive Intent Alignment 的可执行基准:智能体要在用户说错、目标会变、耐心有限时,持续跟上当前意图。

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