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长时程轨迹监督如何影响终端智能体训练的可靠性与成本
提出 selective long-horizon 精炼，筛选长轨迹训练终端智能体
- arXiv
- 2610.05831
- 收录
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen/Qwen3-8B
摘要中间长度的监督更均衡。
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
已经到底了