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10月10日 · 周六

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  1. 风险行为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

    发表
    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。

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  2. 风险行为arXiv 2602.00851

    研究提出说服传播现象:无关说服性对话会改变 AI Agent 的任务执行行为

    测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响

    发表
    被测模型
    gpt-4.1-nano、mistral-nemo-12b、llama-3.1-8b
    摘要任务无关说服会在轨迹上留下任务相关的行为痕迹,但立场易感性不能稳定预测其幅度。

    这篇工作测量一件事:与任务无关的说服进入对话之后,AI 智能体执行后面的编码或网页研究时,轨迹是否系统性不同,以及“更容易被说服”能否预测差有多大。

    深度解读完整解读
已经到底了