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10月10日 · 周六

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  1. 评测与基准arXiv 2610.06406

    AgentMonBench:面向长时程智能体行为监控的软件工程基准

    提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG

    发表
    被测模型
    GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Sol 等 8 个
    摘要AgentMonBench 评测后果性决策监控,EBG 组织证据。

    长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。

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  2. 防御arXiv 2610.03055

    HackTrace:用生成状态监督检测代码生成中的奖励作弊

    提出 HACKTRACE,用生成状态检测并抑制代码智能体奖励作弊

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3.5-4B

    摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。

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  3. 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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  4. 防御arXiv 2609.19101

    用内部表征监控与发现 LLM 评测中的奖励作弊

    用内部表征探针监控并发现评测中的奖励作弊

    发表
    被测模型
    Kimi K3、GLM 5.2、Qwen 3.8 Max 等 6 个

    摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机,展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。

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  5. 评测与基准arXiv 2605.16626

    Sleight-Bench:40 条攻击中 20 条从未被 Opus 4.6 监控发现

    构建 SLEIGHT-Bench 评测代码智能体监控对概念盲点规避的捕获

    发表
    被测模型
    Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Sonnet 4.6 等 6 个

    摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。

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已经到底了