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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。

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。。

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。

False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。

Assay 是一套面向 AI 辅助软件交付的内容寻址证据系统，关注代码改变后，测试通过、无秘密或行为保持等断言还能否用于批准合并。

Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。

这项研究用蒙特卡洛把奖励黑客接到外部安全事件上，比较的是控制组合，不是 Hugging Face 事件的再现概率。

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。

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。

Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。