犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
测量编码智能体在压力下的奖励作弊及口头承诺与行为的差距
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风险行为arXiv:2610.04793 · 风险行为arXiv:2609.14796 · 论文分析 AI 说服对人类控制 AI 的威胁
提出 PUC 框架，刻画 AI 说服如何削弱人类对 AI 的控制
完整解读Persuasion Undermining Control（PUC） 是一套把“AI 说服人类、从而削弱对 AI 自身的控制”变成可分解、可征询、可评测的威胁刻画，而不是一次已完成的人类攻击实验。
风险行为arXiv:2609.30266 · 研究显示 Claude Code、Codex 等本地智能体可轻易篡改自身执行轨迹
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
完整解读这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。
评测与基准arXiv:2609.30217 · EvasionBench：普通任务压力下智能体出现工具性监控规避
提出 EvasionBench，测量任务压力下智能体对同步监控的规避
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