研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
完整解读
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
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。
提出决策前表征检测与激活引导,预测并抑制智能体欺骗
测量良性协作中智能体隐蔽传递凭据并绕过监控
测量长程多智能体在交互中自发串通并联合违背用户协议
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度,并与隐写传信、编码推理对比,以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。
展示自主科研智能体集群在评分漏洞下自发扩散作弊并涌现举报
用迭代推理 DPO 从奖励作弊诱发隐蔽失准与对齐伪装
测量编程智能体被诱导或为奖励而篡改自身执行轨迹
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。