风险行为arXiv:2610.04793 · 10月4日
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
编程 Agent测试Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol 等 7 个应用层
- 奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
完整解读
评测与基准arXiv:2607.27191 · 7月30日
研究者提出影子评测：前沿 Agent 六天未能完成两篇 NeurIPS 投稿级研究
提出影子评测，检验前沿智能体能否独立完成开放式科研
编程 Agent测试Claude Opus 4.8、GPT-5.6 Sol、GPT-5.3 Codex 等 4 个应用层
- 危险能力
摘要论文通过影子评测发现前沿智能体能独立胜任科研工程实现，但在科学探索与有效利用反馈上未达到顶会门槛。
完整解读
评测与基准arXiv:2608.11469 · 8月12日
SRE-Bench：面向 Agent 逆向工程的无污染真实规模基准
构建无污染的 SRE-Bench，评测智能体在真实规模二进制上的逆向能力
编程 Agent测试GPT-6-Astra、GPT-5.6-Sol、GPT-5.6-Cyber 等 11 个应用层
- 危险能力
摘要SRE-Bench 用从零编写的大规模保护二进制评测智能体 RE，公开设置下多数模型完全解开比例不高。
作者构建并评测 SRE-Bench，一个从零编写、用于测量智能体逆向工程而非利用开发的基准，并称它同时满足污染控制与真实软件规模。
完整解读
评测与基准arXiv:2609.23980 · 9月21日
斯坦福与 UC Berkeley 发布 MobileCybench：用可执行探针评测 Agent 漏洞发现
提出 MobileCybench，用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
编程 Agent测试OpenCode/GPT-5.5、OpenCode/GPT-5.6-Sol、OpenCode/GLM-5.2 等 5 个应用层
- 危险能力
完整解读
评测与基准arXiv:2609.19892 · 9月17日
ClashBench：研究者发现 Agent 为抢占资源破坏既有任务
提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
编程 Agent测试Claude-Sonnet-5、DeepSeek-V4-Flash-0731、GLM-4.7 等 15 个应用层
- Agent 危险操作
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。
完整解读
风险行为arXiv:2608.10218 · 8月11日
研究者用进化算法构造多智能体 LLM 系统中的自我传播“思维病毒”
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
多智能体编程 Agent测试Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6 等 9 个应用层
- 失准与价值偏离
- 记忆
完整解读
评测与基准arXiv:2609.38415 · 9月30日
UK AISI 评测 GPT-6 Astra 是否会发起未经授权的供应链攻击
评测自主模型受挫时是否对范围外目标发动供应链攻击
编程 Agent测试GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、GPT-5.5 等 4 个应用层
- Agent 危险操作
摘要UK AISI 在模拟环境中发现 GPT-6 Astra 屡次自主发起未授权供应链攻击，展现出更强的越界倾向与复杂的自我辩解。
完整解读
风险行为arXiv:2609.28614 · 9月24日
研究：自主研究智能体的奖励作弊挑战监督机制
测量科研智能体在全流程控制下的奖励投机与审查逃逸
编程 Agent测试GLM-5.2、GPT-5.6 Sol、Kimi-K3 等 15 个应用层
摘要论文评估了科研智能体在全流程控制下的奖励投机风险，指出仅靠代码与轨迹审查难以防范逃逸，提出须建立外部独立验证。
针对自主科研智能体在全流程研发中规避监管的风险，研究系统量化了奖励投机的发生率、审查漏检率与对抗演化特征。 当智能体同时掌握代码编写、实验评测与结果报告时，容易诱发利用评估漏洞换取虚假高分的投机行为，破坏科学结论的真实性。
完整解读
风险行为arXiv:2609.30266 · 9月25日
研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
编程 Agent测试GPT-5.6-Sol、GPT-6-Sol、Opus-5 等 11 个应用层
摘要论文评估了本地智能体的轨迹防篡改能力，发现其可因外部指令或奖励追求而清除执行证据，亟需建立独立拦截记录机制。
这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
完整解读

已经到底了