其他arXiv 2610.12369
具身图灵机：用有状态代码实现机器人递归自我改进的 Code-Only-as-Policy
提出 COAP，用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
- arXiv
- 2610.12369
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
全部论文
另有 240 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 分析与理论arXiv 2610.12313
研究测试五个大模型合规系统对监管规则扰动的敏感度
诊断合规系统裁决是否随监管规则扰动而改变
- arXiv
- 2610.12313
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.3-70B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 5 个
摘要五模型上许多正确裁决对删换否定规则大体不变。
用行为反事实和激活探针，审计合规裁决是否依赖所给规则。。作者要分开两种看起来一样的正确裁决：用了所给规则的，以及靠案例表面或训练模式得到的。
- 防御arXiv 2610.11942
LGWM：用动作条件世界模型验证 GUI 智能体的屏幕转移
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
- arXiv
- 2610.11942
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- LGWM
- 评测与基准arXiv 2610.11773
研究提出 Agent 安全新维度：识别未履行的安全义务
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
- arXiv
- 2610.11773
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- ObligationGuard、Claude-Opus-4.8、GPT-5.6-Sol 等 17 个
- 防御检测与过滤
- 风险Agent 危险操作
- 组件护栏与评审
摘要义务是护栏缺口。
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
- 评测与基准arXiv 2610.11766
研究提出意图恢复率作为 LLM 安全评测的补充指标
提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
- arXiv
- 2610.11766
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4o、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 等 6 个
摘要无害输出的证据权重取决于任务是否被恢复。
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
- 防御arXiv 2610.11754
仅凭输出审查无法验证什么：面向研究智能体的研究契约
提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
- arXiv
- 2610.11754
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- OpenAI gpt-5.6-sol、OpenAI gpt-5.6-terra、OpenAI gpt-5.6-luna 等 18 个
摘要研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。
- 评测与基准arXiv 2610.11112
EpiReal-Bench：商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
- 评测与基准arXiv 2610.10310
RSIGym：预算约束下的 AI 研究智能体评测环境与 RSI-Index 指标
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
- arXiv
- 2610.10310
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等 9 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.10150
论文指出 LLM 漏洞修复基准可靠性受评测设计影响
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
- arXiv
- 2610.10150
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.0、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.7
摘要作者认为评测流水线会改变补丁基准分数，PoC 通过率高于开发者测试通过率。
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。
- 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
- arXiv
- 2610.09944
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 攻击arXiv 2610.09708
研究者提出利用祖先 VLM 的黑盒对抗补丁攻击，可降低 VLA 任务成功率
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
- arXiv
- 2610.09708
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA、UniVLA、π0.5
- 评测与基准arXiv 2610.10619
TestJack 审计编码基准
提出 TESTJACK，动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
- arXiv
- 2610.10619
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.8 等 7 个
- 风险奖励作弊
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 其他arXiv 2610.09279
研究将 ChatGPT 记录与 Prolific 提交比对
比对捐赠对话史与众包提交，测量 AI 代答的集中度与获批
- arXiv
- 2610.09279
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 防御arXiv 2610.09159
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
- arXiv
- 2610.09159
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
- 评测与基准arXiv 2610.09082
研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
- arXiv
- 2610.09082
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
- 评测与基准arXiv 2610.09033
研究发布 ASRD 数据集，评测五款开源模型在非规范输入下的安全表现
- arXiv
- 2610.09033
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma 2 9B、Gemma 3 4B、Llama 3.1 8B 等 6 个
摘要五模型、七族表面形式的四态评测里，低有害遵从不等于读懂后的安全处理。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
- 攻击arXiv 2610.09027
P-VMI：对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
- arXiv
- 2610.09027
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B
摘要论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
- 评测与基准arXiv 2610.08902
论文提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
- arXiv
- 2610.08902
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Fable 5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等 10 个
- 组件记忆
摘要作者用固定权重协议比较前沿模型把经验写成制品后的留出增益与习得效率。
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
- 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
- arXiv
- 2610.08662
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。