其他arXiv 2607.11999
报告提出 AI 保险栈蓝图，主张 2030 年前实现数十亿美元级 AI 智能体承保
提出 AI 保险栈蓝图，为智能体经济构建可定价的明确承保
- arXiv
- 2607.11999
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
全部论文
另有 725 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
摘要记忆使部分作品可以从权重中提取。
Lemley 与 Cooper 认为，生成式模型的权重是否构成受保护作品的版权法“副本”，取决于该作品能否被直接了当地从输出中提取。。
- 其他arXiv 2609.40360
SCAPO：用反事实稳定性改进 GRPO 的 token 级信用分配
提出 SCAPO，用半事实稳定性改进 GRPO 的 token 级信用分配
- arXiv
- 2609.40360
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B-Base、Qwen3-1.7B-Base
摘要SCAPO 在训练早期下调相对不稳定 token 的 GRPO 优势，两个规模上多数基准更高。
SCAPO 把固定回答在半事实提示下的稳定性，变成 GRPO 训练早期的 token 级负向信用修正。。
- 其他arXiv 2608.14611
2026 新加坡 AI 安全研究优先级共识：聚焦社会韧性与自主 AI 智能体风险
综合技术 AI 安全研究优先级，提出社会韧性支柱与智能体风险管理原则
- arXiv
- 2608.14611
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 其他arXiv 2607.28568
Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型
提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B、Frontis-MA1-30B 等 15 个
- 风险危险能力
摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
- 其他arXiv 2609.12582
NovaFabric 提出可防篡改、可重放的 AI Agent 运行证据方案
提出可防篡改、可重放的自主 Agent 运行证据方案
- arXiv
- 2609.12582
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要占位。
占位。
- 其他arXiv 2608.19278
论文梳理二十个 AI 中等强国司法辖区的 GPAI 治理条款
梳理多个中等强国司法辖区的通用人工智能治理条款
- arXiv
- 2608.19278
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要补读截断正文后再写。
补读中。
- 其他arXiv 2607.14782
GIRAI 2026 报告：135 国负责任 AI 治理评估发布
用 GIRAI 评估各国负责任 AI 治理的框架、实施与能力缺口
- arXiv
- 2607.14782
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆
- 其他arXiv 2610.00812
视频生成模型的后训练与对齐综述
综述视频生成的后训练与对齐，并汇总基准与开放挑战
- arXiv
- 2610.00812
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Wan、HunyuanVideo、OpenSora 等 8 个
- 组件图像生成
摘要综述把视频后训练分成四类对齐信号，并指出奖励、长视频、权衡和安全仍开放。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
- 其他arXiv 2610.00093
自我演化智能体的安全性综述：SAVER 过渡中心框架
提出 SAVER 框架综述自演化智能体的安全状态转移
- arXiv
- 2610.00093
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件记忆
摘要SAVER 用状态转移追踪自演化安全：合法状态可经复用变不安全，后代修复证据仍少。
SAVER 是一篇关于自演化智能体安全的转移中心综述：安全对象从单次回答或单次授权动作，转到可复用状态在多次转移中的谱系。
- 其他arXiv 2610.01195
Federated Agent Optimization：面向隐私约束下分布式智能体协同优化的联邦智能体优化框架
提出 FAO 框架，形式化隐私约束下的智能体协同优化
- arXiv
- 2610.01195
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
摘要FAO 把智能体协作写成效用、隐私和通信的多目标问题，并给出组件分类与迁移框架。
Federated Agent Optimization（FAO） 是一篇框架论文：多个处在私有环境中的 LLM 智能体，如何在原始数据、完整轨迹和本地知识不离开客户端的前提下协作改进。
- 其他arXiv 2610.02092
TESS：面向大语言模型数据选择的可扩展可迁移元网络需换损失函数
提出 TESS 与点值匹配损失，训练可迁移的数据选择网络
- arXiv
- 2610.02092
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3-8B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 5 个
摘要TESS 用损失差伪标签和 PVM 训练可迁移选择网络，并在安全选择与指令微调上报告跨数据迁移。
TESS 是一个用于 LLM 训练数据选择的元学习框架：用验证集引导下的损失差做样本伪标签，训练一个能给未见样本打分的选择网络。
摘要综述用 HCI 和 L1–L5 回路责任，把 RSI 从一次性优化里分离出来。
这是一篇以改进回路为分析单位的 RSI 综述，用能力缺口和五级自主性说明何种持久更新才算递归自我改进。。
- 其他arXiv 2407.21783
Llama 3 模型群：405B 稠密 Transformer 与 Llama Guard 3 安全模型
阐述旗舰基础模型的预训练与后训练方法并公开权重与安全模型
- arXiv
- 2407.21783
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama 3.1 8B、Llama 3.1 8B Instruct、Llama 3.1 70B 等 7 个
- 其他arXiv 2402.00838
OLMo：加速语言模型科学研究
发布开放语言模型 OLMo、Dolma 数据与训练评测代码
- arXiv
- 2402.00838
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-1B、OLMo-7B、StableLM 1.6B 等 15 个
摘要OLMo 开放 1B/7B 模型、Dolma 与训练评测工件。
Allen Institute 发布 OLMo：一套从数据、训练到评测都公开的语言模型框架，用来支持对语言模型能力、弱点、偏见与风险的研究。
- 其他arXiv 2609.06573
研究提出 AI 安全评测的威胁模型覆盖缺口
论证红队评测存在威胁模型覆盖缺口并用多语言探针验证
- arXiv
- 2609.06573
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct
- 其他arXiv 2609.10144
AIOS 的内核管理共享内存：面向系统级个性化的新抽象
研究提出"内核管理共享内存"，由智能体系统内核而非单个智能体统一负责记忆检索、隐私执行与提示注入。
- arXiv
- 2609.10144
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
- 组件记忆
摘要作者称内核集中管理记忆，能拿到无约束上下文的大部分个性化收益，并降低延迟。
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
- 其他arXiv 2609.12413
SoK 综述：智能体 AI 时代的越狱攻击、防御与实践考量
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
- arXiv
- 2609.12413
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要SoK 将越狱重放到智能体流水线，并用两种模型检验回复层防御的边际与代价。
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信，并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
- 其他arXiv 2609.15906
综述提出面向工具调用 AI 智能体的授权架构
提出面向工具调用智能体的授权主体层级与结构要求
- arXiv
- 2609.15906
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 组件权限与沙箱
摘要叙事综述用主体层级把工具调用授权收成七项要求，并标出强制与聚合两处缺口。
这是一篇关于工具调用型智能体授权架构的结构化叙事综述，分析单位是每一次使模型之外系统产生效果的调用。