具身图灵机:用有状态代码实现机器人递归自我改进的 Code-Only-as-Policy
提出 COAP,用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
- arXiv
- 2610.12369
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
提出 COAP,用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
审计机器人安全监控的细化缺口,比较表面计划与图细化轨迹的裁决
作者审计 RoboGuard 的一个假设:对高层动作轨迹的安全裁决,在补上语义图诱导的导航和已记录隐式效应之后是否仍然成立。做法是不改验证器,并固定同一条 LTL。
用均值场博弈分析多智能体集体攻击何时不是均衡
摘要结构阈值给出干预杠杆。
作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题:假设生成变便宜之后,要分配的是稀缺验证资源,并处理信用、问责和恶意使用。
提出双层系统 AIDE2,使研究智能体自改进 Harness 并对比人类研发基线
摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2,在固定预算下演化 Harness 代码,多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
面向 Internet of Agents 的信任发现架构,用层级注册与解析把异构智能体变成可发现、可核验的身份。。
Lanier、Farmer 与 Vorobeychik 研究仿真型网络安全博弈中,如何在远小于全矩阵的仿真预算下计算可利用性较低的均衡。。收益没有闭式,PSRO 扩大攻防策略池时必须估计每一对的收益,仿真次数随池二次增长。
提出 DriveMCP 框架,将感知、交规检索与车辆遥测接成可审计驾驶辅助层
DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架,把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。
提出评估合同,检验合规监测数据能否支持比较性安全主张
作者给出的是评测效度立场:部署后的运行数据要支持比较主张,必须先写明测量与主张如何对齐。
提出内核管理共享记忆抽象,统一多智能体的检索、隐私过滤与注入
kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel,并在 AIOS 上与三种替代方案比较。
提出以协调情节为单位遏制智能体协同入侵的准则
摘要立场是跨执行保留关系并约束共享状态。
部署方侧的两层证明,用来在多智能体跨部署方委托之后回答两个事后问题:谁放出了这些字节,这条跨部署方边有没有父方授权。
这是一篇关于 LLM 驱动 AI scientists 的 perspective:自主科研能力增强时,误用和意外后果缺少科学情境下的系统防护。