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10月9日 · 周五

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  1. 评测与基准arXiv 2610.03448

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评 Agent 提示注入检测器,检验基准分数能否预测部署表现

    发表
    场景
    AI Agent

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.35312

    MemoReason 基准

    提出 MemoReason 基准,测量参数记忆对上下文推理的影响

    发表
    摘要配对的虚构替换显示熟悉度影响推理,但模型很少直接抄回事实答案。

    MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对,测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。

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  3. 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
    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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  4. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    发表
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性,并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

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  5. FairMedAgent:临床 LLM 智能体公平性审计中的随机噪声下限

    用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限

    发表
    摘要先测同一输入下的动作不一致率,再用它解读人口学翻转率。

    FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来:输入不变时动作仍会改变,这个比率就是解读翻转率的下限。。

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  6. 评测与基准arXiv 2610.01428

    SAGO:从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测

    提出 SAGO,以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化

    发表
    摘要SAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率,十一个模型都未均匀泛化,且排名会随数据集改变。

    SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性,而不是单一基准上的聚合准确率。。

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  7. 评测与基准arXiv 2609.15017

    PIDS-Bench:在过度防御、混淆与分布偏移下评测提示注入检测器

    提出 PIDS-Bench,评测提示注入检测器在过度防御与分布偏移下的表现

    发表
    摘要PIDS-Bench 显示高分布内 F1 仍会过度拦截外部来源的安全相关良性输入。

    PIDS-Bench 是一个冻结的检测器级基准,用来在固定阈值下同时看提示注入检测和良性误报。

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  8. 评测与基准arXiv 2609.19140

    AgentLSD:在对抗性任务污染下评测 AI 安全 Agent

    用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销

    发表
    摘要AgentLSD 用配对 web CTF 表明,欺骗性环境证据会改变安全智能体的解题率与工作量。

    AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。

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  9. 多语言 LLM 在语义保持结构扰动下的结构敏感性:IndicReStruct 基准与机制可解释性分析

    构建 IndicReStruct,评测保语义结构扰动下的多语言数学推理

    发表
    摘要保语义的重排和语态变化会降低印地语与马拉雅拉姆语数学推理准确率,轻量微调未能补上。

    IndicReStruct 用保语义的成分重排和语态变换,检验多语言 LLM 的数学推理是否依赖表层语序。

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  10. 评测与基准arXiv 2609.40111

    Agent Error Dataset 发布 5 万条错误诊断配对,用于失败分析与错误感知后训练

    构建 AED,把智能体自然失败转为诊断与动作修复训练数据

    发表
    场景
    AI Agent
    摘要AED 把自然失败做成诊断与修正数据。

    AED是一个面向文本智能体的错误–诊断集合,用来把失败轨迹转成可分析、可训练的诊断与修正,而不是只保留最终奖励。

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