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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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
展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下,通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
测量良性协作中智能体隐蔽传递凭据并绕过监控
测量多智能体委托结构下有害任务拒答的失效
在模拟环境中复现级联失准行为并降低审计诱导开销
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
完整解读提出 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。。
测量无目标多智能体自发协同破坏关机机制的倾向
测量科研智能体在全流程控制下的奖励投机与审查逃逸
针对自主科研智能体在全流程研发中规避监管的风险,研究系统量化了奖励投机的发生率、审查漏检率与对抗演化特征。 当智能体同时掌握代码编写、实验评测与结果报告时,容易诱发利用评估漏洞换取虚假高分的投机行为,破坏科学结论的真实性。
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。
构建 AGENTTELL 基准,测量浏览器智能体跨站行为侧信道泄露