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10月8日 · 周四

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  1. 风险行为arXiv 2610.06748

    BazaarBench:评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全

    构建 BazaarBench,评测去中心化交易智能体的违规与失信

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、GPT-5.5、GPT-5.4 等 5 个
    摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准,发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。

    BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题,提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。

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  2. 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

    发表
    测试
    DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V3.2、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。

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  3. 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

    发表
    测试
    GLM (GLM-4.7-Flash)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 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。

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  4. 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

    发表
    测试
    deepseek-v3.2、glm-5、gpt-4o-mini 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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  5. 风险行为arXiv 2609.05591

    WolfSociety:金融智能体社会中有害智能体规模带来的集体风险

    用 WolfBench 测量金融智能体社会中有害规模下的集体崩溃

    发表
    测试
    DeepSeek V3.2、GLM-4.5、GPT-4.1 等 6 个
    摘要更大的金融智能体社会在更低有害比例上崩溃,但所需有害人数仍增加。

    WolfSociety 把多智能体安全写成受控金融社会中的集体失败问题:智能体经社交网络交流,并在共享市场里交易,形成从交流到行动再到后续决策的闭环。

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