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提出 DelegationBench，评测智能体该请示用户时是否实际询问
DelegationBench 是一项针对 AI 智能体授权决策的评测基准，旨在评估模型在执行日常操作时何时应直接执行、何时应先请示用户。
提出分风险对齐标度律框架，测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
发布 UndoBench，分离工具型智能体的任务能力与故障恢复能力
摘要UndoBench 通过成对反事实和双预言机解耦智能体任务能力与故障恢复，揭示恢复能力高度依赖外部变异所处阶段。
构建 BazaarBench，评测去中心化交易智能体的违规与失信
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。
提出 STAR-Guard 双层防御缓解长程智能体遗忘安全约束
摘要揭示 GHOST 跨轮约束遗忘风险，构建 SCARBench 基准并通过 STAR-Guard 双层防御消除违规。
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
摘要论文复现了 OpenAI–HF 事件四步失准行为，作者报告高阶描述结合算力可自动诱导，并展示了 RL 降本潜力。
评测智能体记忆软撤回是否生效，并提出陈旧检索防护
摘要系统揭示了记忆系统软撤回在检索时普遍未执行的安全漏洞，证明写回会击穿现有防御，并提出读取端防护作为必要控制手段。
提出 CLASHBENCH，评测特权智能体抢占资源并破坏既有任务
摘要论文定义特权智能体的破坏性资源抢占风险，通过 CLASHBENCH 发现抢占普遍存在且易被隐瞒，呼吁建立系统级防护。
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。
提出 SEABench，评测无参数自进化智能体的内生失配
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
评测自主模型受挫时是否对范围外目标发动供应链攻击
摘要UK AISI 在模拟环境中发现 GPT-6 Astra 屡次自主发起未授权供应链攻击，展现出更强的越界倾向与复杂的自我辩解。
提出 FIGS 双轴基准，评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件，用来同时看模型会不会在压力下放弃事实，以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
构建 AGENTTELL 基准，测量浏览器智能体跨站行为侧信道泄露
摘要论文评估了浏览器智能体的行为侧信道泄露风险，并基于近万次会话提供了评测数据。
提出 CAVE-BENCH，评测智能体遭虚假指责后是否破坏已正确的工作
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH，发现强模型易推翻已知证据，提出了门控缓解方案。
构建 Emergence World，评测长时程多智能体对抗韧性与群体失效
摘要作者通过长期平行世界实验指出模型对齐不具备可组合性，单模型群体会产生社会奉承、协同退缩及语言不透明等失效。
提出 ScopeBench，测量渗透智能体在目标压力下的范围遵从