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10月10日 · 周六

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找到 4 篇
筛选5

影响

有害内容4越权操作16数据与隐私泄露6输出被操纵16可用性与可靠性4监督失效8

系统形态

模型与 API10AI Agent28coding agent4多智能体2具身与机器人3

层

模型层2应用层2训练与数据层3
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 392 篇还没打标签，不在筛选结果里。
影响：可用性与可靠性系统形态：多智能体系统形态：具身与机器人层：模型层层：应用层清除全部

另有 392 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  2. 攻击arXiv 2610.06083

    研究者提出面向深度强化学习的轨迹级可迁移黑盒对抗攻击

    提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报

    arXiv
    2610.06083
    发表
    层
    模型层
    场景
    具身与机器人
    被测模型
    DQN、Double DQN (DDQN)
    摘要轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。

    这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。

    深度解读完整解读
  3. 评测与基准arXiv 2610.02874

    SceneFactory-3D：将 2D 交通场景提升为 3D 物理反事实以做安全评测

    提出 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性

    arXiv
    2610.02874
    发表
    层
    应用层
    场景
    具身与机器人、多智能体
    被测模型
    Frozen L0、L0-T、L1 等 5 个
    摘要SceneFactory-3D 固定场景只改路况。

    SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。

    深度解读完整解读
  4. 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

    发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作

    arXiv
    2609.35928
    发表
    层
    应用层
    场景
    多智能体
    被测模型
    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
已经到底了