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10月9日 · 周五

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找到 2 篇
筛选4

模型自身风险

失准与价值偏离1

影响

可用性与可靠性1

系统形态

AI Agent9编程 Agent1网页与电脑操作4多智能体1

层

应用层2训练与数据层1

被测模型厂商

OpenAI99Anthropic69Qwen（阿里）63Google51DeepSeek50智谱 GLM39Kimi（月之暗面）32Meta25MiniMax15Mistral13xAI13NVIDIA5其他25
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 433 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：编程 Agent系统形态：多智能体层：应用层被测模型厂商：字节跳动清除全部

另有 433 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 2608.11727

    Harness-IF：评估编码 Agent 跨指令面的指令遵循能力

    提出 Harness-IF，按交付面评测编程 Agent 的指令遵循

    arXiv
    2608.11727
    发表
    层
    应用层
    场景
    编程 Agent
    测试
    Seed-2.0-Pro、Claude-Opus-4.7、GPT-5.5 等 12 个
    摘要规则级基准显示总分开高估反先验遵循，交付面优先序也不按提示词深度。

    Harness-IF 用执行证据给编程智能体的单条操作规则打分，并单独报告反对未提示默认的那一部分。。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    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

    arXiv
    2609.35928
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Seed-OSS (Seed-OSS-36B-Instruct)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。

    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。

    深度解读完整解读
已经到底了