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10月9日 · 周五

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  1. 分析与理论arXiv 2609.23215

    研究审计 Active Inference Agent 的 LLM 解释器失败模式

    审计 Active Inference Agent 上 LLM 解释器的监督叙述失败

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude-3-Opus、Gemini
    摘要三组触发下解释流畅但错误,所提缓解都未被评估。

    作者审计的是挂在智能体上的运行时解释器,而不是智能体本身。操作员读到的是信念与动作的自然语言叙述。作者要问哪些可复现触发会让这段叙述失败,以及失败痕迹是什么样。

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  2. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    测试
    Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6 等 10 个
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.32616

    Cave-Bench:虚假指控下 LLM 智能体最高 60.06% 的运行会破坏正确工作

    提出 CAVE-BENCH,评测虚假指责下智能体破坏已完成正确工作的行为

    发表
    测试
    Claude-Sonnet-5、Claude-Opus-5、GPT-5.6-Sol 等 14 个

    摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。

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已经到底了