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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。

作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。

Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。

DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。

作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。

这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。

SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。

AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。

这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

StateWise 是在执行带副作用的动作之前，诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。

MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。

作者量的是 LLM 事实核查分数里，有多少来自 claim 当时还不可知的信息。通道有两条：预训练记住的结局，以及检索到的、写于 claim 之后的文档。

RAGStress 是知识库损坏下的 RAG 受控压力测试。作者明确不把它当作模型排行榜。