SWE-Critix:用于评估编码 Agent 轨迹的后训练通用验证器
提出 SWE-Critix,后训练通用验证器评估编码 Agent 轨迹
- arXiv
- 2610.13356
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、SWE-Critix SFT、SWE-Critix RL
另有215篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 SWE-Critix,后训练通用验证器评估编码 Agent 轨迹
提出 DREAM,选择性削弱 Agent 投毒记忆并保留良性记忆
展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播
编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体,进入后续协作和系统协调。
提出 PASAC 与五层边界保证栈,把智能体评测越界变成可验证的全系统保证
用 FIBS 训练白盒探针,监控智能体破坏行为与未言明欺骗
提出选项通道攻击,重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者,其易受非策略文本与选项名称操控,且置信度过滤无法抵御攻击。
审计 LLM 裁判可靠性并定义可信判决率与准确率上界
作者审计 LLM-as-a-Judge 在重复查询、交换候选顺序和更换提示格式时,判决是否还能当作可操作的真值。
提出 LGWM,用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出义务识别基准 ObligationBench,并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作,还要找出终止时仍未做的安全关键动作,并将其称为义务。
提出研究合同,把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内,不判断科学是否为真。。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
作者量化的是:科学摘要的 AI 改写筛查,在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时,会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿,但基准多停在评估时可得的版本上。
构建 Workerville 基准,测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为
Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是:持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆,但既有安全评测多把这些通道拆开,没有统一的定量测量。
演化可检查评分器并与自改进 Agent 共同演化,抑制奖励作弊
开放任务没有验证器时,被演化的是评分器,而不是再补一条手写 rubric。
提出包络采样,用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布,使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时,实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上,on-policy 标注修不到这些点,随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
提出 BRANCH 方法,用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。