评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景,七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed,生成可控行人危险场景评测端到端驾驶模型
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 风险Agent 危险操作
- 组件视频
提出 ControlPed,生成可控行人危险场景评测端到端驾驶模型
提出 AgentRewind,用对齐检查点回退长程 Agent 的上下文与工作区
提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。
提出 Mid-Harness,在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下,于二者之间做动作级测试时计算,用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。