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10月9日 · 周五

全部论文

找到 37 篇

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  1. 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

    发表
    被测模型
    OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
    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。

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  2. 评测与基准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 的违规与失信行为

    发表
    被测模型
    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。

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  3. 评测与基准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

    发表
    被测模型
    opus-5、sonnet-5、sonnet-4.6 等 11 个
    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。

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  4. 分析与理论arXiv 2610.04375

    论文揭示 LLM Agent 工具调用在执行路径中被改写,并提出 IntAct 修复方案

    提出 IEC 与 IntAct,测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改

    发表
    被测模型
    qwen3-coder-plus、Qwen2.5-Coder-32B、Qwen2.5-72B 等 4 个

    摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题,提出无执行归因协议与跳级修复,为智能体工程提供评测与设计准则。

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  5. 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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  6. 风险行为arXiv 2610.01073

    论文研究递归自我改进中的安全失效为何持续及智能体如何恢复

    研究递归自改进中不安全程序为何持续执行及如何恢复

    发表
    被测模型
    Devstral 2、GLM 4.7 Flash、Qwen3 Coder 等 5 个
    摘要跨代授权安全取决于当前条件下将运行的程序,以及下次编辑哪一份实现。

    递归自改进中的授权安全,要跟着每一代实际运行的程序走,而不能只看最后有没有一份正确代码。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.39863

    FIGS:在不惩罚共情的前提下评测多轮谄媚

    提出 FIGS 双轴基准,评测多轮对话中的谄媚与校准性共情

    发表
    被测模型
    DeepSeek V4.1 Flash、Gemini 3.8 Flash、GLM 5.3 等 8 个
    摘要FIGS 把守事实和恰当共情分开计分,事实向提示会换来更冷的失败。

    FIGS 是一个固定的多轮评测套件,用来同时看模型会不会在压力下放弃事实,以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。

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  8. 防御arXiv 2609.38983

    论文提出 Approval Laundering 分类,实测 Claude Code 审批与执行绑定失败

    形式化编程 Agent 的审批洗白并提出 HMAC 权能令牌防御

    发表
    被测模型
    Claude Code (v2.1.197, opus[1m] / claude-sonnet-5-ccmax)、Codex CLI (@openai/codex v0.154.0)

    摘要系统揭示编程智能体审批洗白风险,提出七字段权能防御机制,证实其能消除身份时序偏离但难防副作用偏离。

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  9. 可解释性arXiv 2609.37616

    语言模型中的权威偏差:来源顺从与用户认同并非同一行为

    因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-27B、GPT-OSS-20B、OLMo-3.1-32B 等 8 个

    摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合,通过因果干预区分了二者机制,并检验了权威方向移除的缓解效果。

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  10. 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

    发表
    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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  11. 防御arXiv 2609.35659

    Tracekit:面向自主编码 Agent 的防篡改意图-推理-动作审计系统

    提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改

    发表
    被测模型
    Claude Code (claude -p, version 2.1)、独立评审(同一 CLI,无工具)
    摘要Tracekit 把意图、自述和动作写入可锚定的哈希链。

    Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。

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  12. 评测与基准arXiv 2609.35557

    论文:容器、权限规则与沙箱都无法区分读取研究代码的是编译器还是编码 Agent

    评测容器、权限规则与沙箱能否区分编译器与编码 Agent 的文件读取

    发表
    摘要此 harness 表达不了编译器可读而智能体不可读,五条路径两边都不覆盖。

    作者在物理流求解器上检查一套编码智能体配置:编译器必须读本组材料与反应模型,这些字节又不得进入模型上下文或离开本机的记录。

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  13. 可解释性arXiv 2609.35544

    减少谄媚能否增强拒答?机制可解释性带来的 AI 安全启示

    用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-2B-Base、Qwen3.5-9B-Base、Qwen3.5-35B-A3B-Base
    摘要CFI 能持久降低谄媚,但不保证直接拒答变强。

    用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。

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  14. 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

    发表
    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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  15. 防御arXiv 2609.31122

    LocUS:面向定向激活引导的注意力头选择与子空间投影

    提出 LocUS,用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向

    发表
    被测模型
    Mistral-7B-v0.1、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要LocUS 用词汇子空间约束 DoM 转向的位置和方向。

    LocUS 是不更新权重的推理时转向方法,把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。

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  16. 风险行为arXiv 2609.30986

    研究评测 DeepSeek、Qwen、豆包在中文事实问题上的谄媚行为

    评测中文事实是非题上 LLM 对用户信念的谄媚转移

    发表
    被测模型
    Qwen-Plus、DeepSeek-V3.2、Doubao-Seed-2.0-Lite
    摘要三个中文 LLM 在是非事实题上会因错误信念失去正确性。

    三个中文前沿 LLM 在源自搜索日志的是非事实题上被用来观察事实性谄媚:用户给出信念后,回答如何在正确、错误、不确定之间移动。

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