评测与基准arXiv 2610.13116
DRYLAB-Bench：评测 Agent 式 LLM 突变设计的生物安全风险
提出 DRYLAB-Bench 评测 Agent 式 LLM 的高风险突变设计能力
- arXiv
- 2610.13116
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Fable 5 等15个
- 风险危险能力
- 防御arXiv 2610.11754
仅凭输出审查无法验证什么：面向研究智能体的研究契约
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
- arXiv
- 2610.11754
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- OpenAI gpt-5.6-sol、OpenAI gpt-5.6-terra、OpenAI gpt-5.6-luna 等18个
摘要研究合同暴露四类输出单独建不立的关系。
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。。
- 评测与基准arXiv 2610.10310
RSIGym：预算约束下的 AI 研究智能体评测环境与 RSI-Index 指标
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
- arXiv
- 2610.10310
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 等9个
- 风险危险能力
- 分析与理论arXiv 2610.09892
AI 安全 Stackelberg 模型中的防御充分性研究
用 Stackelberg 博弈分析发现与修复投入的防御充分性
- arXiv
- 2610.09892
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要覆盖定理给出充分条件。
作者用攻击集合上的发现—修补过程，加上防守方领先的 Stackelberg 博弈，讨论反馈式防御何时够用，以及为威慑自适应攻击者该买多少能力。
- 评测与基准arXiv 2610.09082
研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
- arXiv
- 2610.09082
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
- 评测与基准arXiv 2610.08927
Station 在开放式科研任务中平均复现 62.7% 的预设子发现
评测多智能体在开放式科研任务中找回预设子发现的能力
- arXiv
- 2610.08927
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.8 等7个
- 评测与基准arXiv 2610.06824
TasteVal 基准：用算力效率衡量 AI 的实验研究品味
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
- arXiv
- 2610.06824
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus 5.5、Fable 5.1、GPT-6 Astra 等20个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.05140
AutoSciBench：自动生成科学智能体评测基准的框架
提出 AutoSciBench，循环生成科学智能体评测任务
- arXiv
- 2610.05140
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7 等10个
摘要AutoSciBench 用概念、配方和求解反馈自动构造并加难科学智能体基准。
AutoSciBench 研究科学智能体基准能否自动构造，并随 solver 行为迭代改编。
- 评测与基准arXiv 2610.04184
EvalResearchBench：AI 智能体自主设计评测基准
提出 EvalResearchBench，评测智能体自建评测对目标基准的排序一致性
- arXiv
- 2610.04184
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、GLM-5.3 等9个
摘要ERB 比较有预算的评测设计，分数复现与排序并不由同一设计同时领先。
ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。
摘要书评认为形成中的架构由多类行动者塑造，但没有共同计划。
- 防御arXiv 2609.35561
RSI-Master：用结构化实验引导模型自主改进
提出 RSI-Master，约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
- arXiv
- 2609.35561
- 发表
- 层
- 应用层
- 评测与基准arXiv 2609.34274
BIABench：评测 AI 智能体在真实生物图像分析任务上的表现
提出 BIABench，评测智能体完成真实生物图像分析任务的能力
- arXiv
- 2609.34274
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Kimi K2.6 等6个
摘要作者主张以智能体经济管理自主科学发现的验证资源、信用、问责与安全，而非只提升推理。
作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题：假设生成变便宜之后，要分配的是稀缺验证资源，并处理信用、问责和恶意使用。
- 其他arXiv 2609.29173
透过人眼与机器眼：理解视频透视扩展现实中的视图错配
形式化视频透视头显中系统截图与人眼视野的错配
- arXiv
- 2609.29173
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.4
- 组件视觉
- 风险行为arXiv 2609.28614
研究：自主研究智能体的奖励作弊挑战监督机制
评测自主研究 Agent 的奖励作弊及其对监督的规避
- arXiv
- 2609.28614
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GLM-5.2、GPT-5.6 Sol、Kimi-K3 等15个
摘要论文评估了科研智能体在全流程控制下的奖励投机风险，指出仅靠代码与轨迹审查难以防范逃逸，提出须建立外部独立验证。
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。
- 攻击arXiv 2609.28613
研究：提示注入可改变 Jev 决策模型的行动概率
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
- arXiv
- 2609.28613
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- jev-1.13.0
摘要封闭动作集改变提示注入的表现，但没有去掉概率被不可信内容移动的风险。
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
- 分析与理论arXiv 2609.27234
CELLAUDIT：审计 AI 智能体发现细胞模型中的输入使用声明
提出 CellAudit，审计智能体发现的细胞模型是否使用所声明输入
- arXiv
- 2609.27234
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CellScientist、AIDE、CellForge 等4个
摘要CellAudit 把输入使用声明从源码追到拟合贡献，并说明高分不必等于使用了扰动。
CellAudit 为智能体发现的细胞响应模型增加一层输入使用证伪：源码是否消费注册输入、拟合预测是否依赖它、该依赖是否改善对观测响应的预测。
- 其他arXiv 2609.26457
Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体递归自我改进 8 天获七次提升
提出双层系统 AIDE2，使研究智能体自改进 Harness 并对比人类研发基线
- arXiv
- 2609.26457
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- gemini 3 flash、gpt-5.6-sol、fable 5
- 风险危险能力
摘要提出双层递归自改进系统 AIDE2，在固定预算下演化 Harness 代码，多项留出基准超越人类基线并降低奖励黑客。
- 防御arXiv 2609.24165
APEXA 为同步辐射数据处理的 LLM 多智能体加装执行完整性护栏
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
- arXiv
- 2609.24165
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5-mini、GPT-5.4、Claude Opus 4.7 等4个
摘要作者称执行是否发生要由工具层核对，而不能只靠提示词。
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
- 其他arXiv 2609.22720
残障披露如何在对话式 AI 中流动：ChatGPT、Claude、Gemini 的记忆、隐私与语境完整性
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
- arXiv
- 2609.22720
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
- 组件记忆