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10月8日 · 周四

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找到 10 篇
筛选3

模型自身风险

欺骗与谋划3奖励作弊1失准与价值偏离5Agent 危险操作2拒答失当1

影响

有害内容2越权操作1数据与隐私泄露1输出被操纵2可用性与可靠性1监督失效3

系统形态

模型与 API11AI Agent26编程 Agent4网页与电脑操作2多智能体8具身与机器人1

层

模型层1应用层9

系统组件

记忆1监控器1微调与开源权重1视觉1多模态1

被测模型厂商

OpenAI13Qwen（阿里）11Google10DeepSeek9Anthropic7Kimi（月之暗面）7智谱 GLM6其他7
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 725 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：网页与电脑操作系统形态：多智能体被测模型厂商：Google清除全部

另有 725 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 风险行为arXiv 2609.39050

    研究：九个前沿模型中七个会隐蔽传递凭据以绕过监控

    测量良性协作中智能体隐蔽传递凭据并绕过监控

    arXiv
    2609.39050
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    Gemini 3.1 Pro、DeepSeek-V4-Pro、devstral-2512 等 15 个

    摘要论文揭示智能体会因良性助人意图自主编码凭据规避监控，主张不能单靠内容审查，需在动作层强化严格鉴权。

    深度解读完整解读
  6. 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
    Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b)、Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16) 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
  9. 风险行为arXiv 2609.36855

    研究：上游错误消息会让多智能体 LLM 下游覆盖正确答案

    测量多智能体交接中错误上游消息对正确答案的替换

    arXiv
    2609.36855
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    测试
    gemini-2.5-pro、gpt-4o-mini、gpt-5.4 等 9 个
    摘要固定证据只改消息后，错误上游结论会定向替换下游本可答对的答案。

    这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。

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  10. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    arXiv
    2609.35291
    发表
    层
    模型层
    场景
    网页与电脑操作
    测试
    Gemini 2.5、Gemma-3-4B、Gemma-3-12B 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。

    深度解读完整解读
已经到底了