OpenSocialJax:在开放式环境动态的序贯社会困境中评测社会适应
用 OpenSocialJax 评测多智能体在隐藏规则社会困境中的适应
- arXiv
- 2610.13710
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-6-Luna、GPT-6-Sol、Claude Opus 5.5 等8个
摘要作者报告规则发现常提高回报,但公共品清洁会集中,共享资源最终被耗尽。
OpenSocialJax 评测 LLM 能否在序贯社会困境中同时适应不熟悉的环境机制和其他智能体。
另有227篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
用 OpenSocialJax 评测多智能体在隐藏规则社会困境中的适应
OpenSocialJax 评测 LLM 能否在序贯社会困境中同时适应不熟悉的环境机制和其他智能体。
提出证据驱动多智能体框架 EviRepair,用于仓库级漏洞修复
EviRepair 是面向稀疏漏洞报告的仓库级自动漏洞修复框架,用审查后的漏洞模型把诊断和补丁合成隔开。
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环,用来为自主系统的安全论证生成边缘场景,而不是发布一个新的公开测试集。
提出 EndoRSI,以物理证据递归改进内镜机器人策略
世界模型安全被组织成预测决策闭环的性质,而不是孤立的预测分数。
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。
为失配智能体种群建立生态模型,说明协作产生起飞临界规模
作者用生态学的强 Allee 效应,讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。
提出 COAP,用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
提出 GROB,用只读公开痕迹保存候选智能体线索并检验归因边界
GROB 是一套多角色架构,在没有特权遥测、也不预先指定目标时,从公开网页痕迹里保存候选自主智能体活动,供日后解析。
用 Stackelberg 博弈分析发现与修复投入的防御充分性
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。
提出 Secure-CUA,用动作事务约束计算机使用智能体的不可信影响
Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
提出 WebMirage,用局部对抗图像劫持视觉网页 Agent 的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
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。
评测多智能体在开放式科研任务中找回预设子发现的能力
提出 AdvSim2Real,协同训练网页智能体抵御页面注入
提出 CredLeak-Bench,评测 Agent 面对钓鱼的凭据泄露与恢复
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
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。
构建 BazaarBench,评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
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 Inspect Robots,在真实机器人上评测具身模型的能力与拒答