其他arXiv 2610.12369
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
- 其他arXiv 2610.08917
CARE：为视觉-语言-动作模型推理加速提供认证式选择
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
- arXiv
- 2610.08917
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- OpenVLA-OFT、π0.5、π0 等 5 个
摘要CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
- 其他arXiv 2610.05689
研究者提出用可逆神经网络为 AI 控制系统寻找可证明的前向不变集
提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集
- arXiv
- 2610.05689
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- Pendulum AI-controller、Cart pole AI-controller、PVTOL AI-controller
摘要用潜空间超矩形加解析验证，为事先给定的 AI 控制器寻找 FIS。
本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。
- 其他arXiv 2610.03036
WebFovea 提出视觉网页智能体四阶段加固框架，WebRetriever 挑战赛得分从 31.0 升至 57.0
提出 WebFovea，加固视觉网页智能体的解析、执行、反馈与观察往返
- arXiv
- 2610.03036
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- claude-opus-4-6
- 组件视觉
- 其他arXiv 2610.02662
论文发现语言驱动机器人安全监控的细化缺口：安全高层计划可能产生不安全执行
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
- arXiv
- 2610.02662
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
- 组件监控器
摘要表面轨迹可漏掉图诱导的禁区进入。
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。
摘要作者主张以智能体经济管理自主科学发现的验证资源、信用、问责与安全，而非只提升推理。
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。
- 其他arXiv 2609.26457
Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升
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
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gemini 3 flash、gpt-5.6-sol、fable 5
- 风险危险能力
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。
- 其他arXiv 2609.17247
DriveMCP：面向高级驾驶辅助系统的智能体 AI 框架
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
- arXiv
- 2609.17247
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
摘要DriveMCP 用可审计专家工具和 RSS/TTC 仲裁做驾驶辅助，作者称违章与超速低于三个 VLM 基线。
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。
- 其他arXiv 2609.13642
当合规数据伪装成评测：部署后 AI 系统的测量效度问题
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
- arXiv
- 2609.13642
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 具身与机器人
摘要比较主张要先对齐能力、结果、暴露、领域、采集和对照。
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。
摘要作者主张防护优先于自主性，用三元框架把输出安全扩展到行为与环境反馈。
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。
已经到底了