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10月10日 · 周六

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找到 6 篇
筛选5

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

影响

输出被操纵3

系统形态

模型与 API0AI Agent6coding agent2

层

模型层16应用层6训练与数据层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：幻觉与编造系统形态：模型与 API系统形态：AI Agent系统形态：coding agent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。

  1. 评测与基准arXiv 2610.09581

    研究审计 LLM 读取 Agent 日志的取证能力：答案正确但引用来源多为猜测

    评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持

    arXiv
    2610.09581
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    gpt-5.6-luna、claude-sonnet-4-6、gpt-5.4-mini-2026-03-17 等 5 个
    摘要保存执行范围的标识绑定，才能把猜中的引用和证据支持的引用分开。

    包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.36130

    论文提出 DerivAudit：审计长期 Agent 记忆是否真由交互历史支持

    提出 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出

    arXiv
    2609.36130
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Qwen3-30B-A3B、Gemma-4-31B、Llama-3.3-70B-Instruct
    摘要DERIVAUDIT 表明扩历史能补出处，但组合准入与过细检查仍两侧出错。

    DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。

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  3. 其他arXiv 2609.12039

    现实才是最终验证者：智能体软件工程的两大关键缺口

    提出双缺口框架，统一智能体软件工程中的奖励投机与幻觉

    arXiv
    2609.12039
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现，外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。

    Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。

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  4. 分析与理论arXiv 2608.27924

    智能体记忆如何可靠处理不可回答问题：一项系统研究

    分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响

    arXiv
    2608.27924
    发表
    层
    应用层
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、GPT-5.5
    摘要记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应，但跨数据集不稳定，且更依赖可迁移的行为指导。

    这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。

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  5. 评测与基准arXiv 2608.00711

    SCHEMA：面向科学 Agent 幻觉的拓扑感知评测框架

    提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉

    arXiv
    2608.00711
    发表
    层
    应用层
    场景
    science agent
    被测模型
    Kimi-K2.5、Qwen3.6-Plus、Llama-4-Scout 等 10 个
    摘要SCHEMA 用知识拓扑评估科学智能体幻觉，终答正确仍可能来自有缺陷的中间推理。

    SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。

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  6. 攻击arXiv 2607.12340

    研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击

    提出技能名称抢注攻击，利用 Agent 虚构技能名实施供应链劫持

    arXiv
    2607.12340
    发表
    层
    应用层
    场景
    coding agent
    被测模型
    GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini、Claude Sonnet 4.6 等 12 个
    摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。

    本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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