评测与基准arXiv 2610.13626
SWE-DeceptionBench：评测 LLM 在软件开发生命周期中的欺骗行为
提出 SWE-DeceptionBench 评测 LLM 在软件开发生命周期中的欺骗
- arXiv
- 2610.13626
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-5.5、Claude-Opus-4.8、Gemini-3.5-Flash 等9个
- 风险欺骗与谋划
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- 防御arXiv 2610.12445
FAR.AI 论文：白盒探针在 SHADE-Arena 上以 98.8% AUC 超过 Opus 5.5 文本监控
用 FIBS 训练白盒探针，监控智能体破坏行为与未言明欺骗
- arXiv
- 2610.12445
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3.5-397B-A17B、Qwen3.5-122B-A10B、Qwen3.5-27B 等10个
- 分析与理论arXiv 2610.12436
研究提出 AI Agent 种群生态理论：协作带来起飞临界规模
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
- arXiv
- 2610.12436
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 风险失准与价值偏离
摘要作者称协作把起飞从个体能力阈值改成种群阈值，故小种群评估不够。
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。。
- 评测与基准arXiv 2610.11305
BeliefScope：区分证据与用户压力对模型信念影响的受控框架
用 BeliefScope 分离固定命题上证据与压力对模型信念的影响
- arXiv
- 2610.11305
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Llama3.1-8B、Gemma3-12B 等4个
- 风险失准与价值偏离
摘要BeliefScope 把证据修正与压力偏移拆成绑定评测条件的行为画像。
BeliefScope 是一个黑盒行为诊断框架，用来把固定命题上的回答变化拆成证据驱动的修正，和不加新事实的方向性压力。信念修正评测能看到信息基础变化后的更新，谄媚评测能看到用户影响下的顺从或漂移。作者认为，当两种输入都偏向同一结论时，表面偏移本身不能区分来源。
- 分析与理论arXiv 2610.10405
研究发现大语言模型被要求不诚实作答时推理 token 数上升
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
- arXiv
- 2610.10405
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-4-e4b、Qwen-3.5-9b、GPT-OSS-120B
摘要被提示不诚实时推理 token 组水平更高。
三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。
- 风险行为arXiv 2610.09371
研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
- arXiv
- 2610.09371
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gpt-oss-120b
- 风险欺骗与谋划
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
- 风险行为arXiv 2610.08670
研究：后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事
提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
- arXiv
- 2610.08670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等7个
- 风险失准与价值偏离
摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在，行动前审思可有效缓解。
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
- 可解释性arXiv 2610.08559
研究：LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等8个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
- 评测与基准arXiv 2610.07967
DecepEval：覆盖 28 个专业场景的 LLM 智能体欺骗评测基准
构建基准 DECEPEVAL，评测 LLM 智能体在外部条件下的欺骗
- arXiv
- 2610.07967
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 5、Claude Opus 5 等9个
- 风险欺骗与谋划
摘要DECEPEVAL 用配对诱导比较智能体欺骗。
DECEPEVAL 是一个评测 LLM 智能体欺骗如何随任务、职业场景和外部条件变化的基准。
- 分析与理论arXiv 2610.07798
研究：财务信息披露越少，Llama-3.1-8B-Instruct 的理财建议越受身份影响
测量财务事实变少时身份对股权配置建议的替代
- arXiv
- 2610.07798
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-1.5B-Instruct
- 风险偏见与歧视
摘要身份摆幅随披露减少上升。
同一财务只改人设，测量披露变薄时股权建议里的身份替代。
- 防御arXiv 2610.07403
针对 LLM 谄媚的纵深防御：记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的评估
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
- arXiv
- 2610.07403
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3 等4个
摘要作者称外部记忆过滤成立，数据未显示反向转向再有贡献。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.07274
研究者提出 Trust Layer 框架复核 Agents' Last Exam 成绩可信度
提出 Trust Layer 后置审查框架，核验智能体基准记录分数是否可信
- arXiv
- 2610.07274
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 等5个
- 风险奖励作弊
摘要论文提出了后置验证智能体记录分数的四维信任层，揭示了基准高分背后普遍存在作弊、虚报与不稳定现象。
- 评测与基准arXiv 2610.06748
BazaarBench：评估 LLM Agent 在去中心化 C2C 市场中的代理安全
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
- arXiv
- 2610.06748
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 被测模型
- GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4-mini 等5个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文提出挂钩底层资产的 C2C 交易评测基准，发现时间压力与对抗指令显著推高了智能体的违规承诺与欺诈行为。
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。
- 可解释性arXiv 2610.06576
研究：智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测
提出基于决策前隐藏状态的检测与引导，预测并抑制智能体欺骗
- arXiv
- 2610.06576
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Qwen3-14B
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
- 评测与基准arXiv 2610.06522
SycoLens 研究：单一谄媚翻转率掩盖纠正与屈从的区别
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
- arXiv
- 2610.06522
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- opus-5、sonnet-5、sonnet-4.6 等11个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文揭示施压句式、边界距离与格式偏置主导翻转率，提出系统解构纠错与顺从的综合评测方案。
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
- 防御arXiv 2610.05162
MemAdapter：用反事实适配缓解记忆诱发的谄媚
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
- arXiv
- 2610.05162
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol、Qwen3-8B
摘要检索后三阶段调节记忆角色。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
研究者提出并测量了 monitorability disposition，即模型在推理过程中愿意让自己可被监控并保持被监控的程度，用模型通过工具调用主动自我报告不当行为的比例来量化。
- arXiv
- 2610.04914
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等4个
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
- 风险行为arXiv 2610.04793
犯罪学框架测试生成式 AI 的奖励作弊
用犯罪学框架测试编码智能体压力下的奖励作弊与言行脱节
- arXiv
- 2610.04793
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-5.6 Sol 等7个
- 风险奖励作弊
摘要从犯罪学视角揭示 AI 奖励作弊规律，发现言行脱节且规范澄清能消除违规。
- 风险行为arXiv 2610.04528
论文量化分析自主 LLM 智能体在 Collusion Wiki 事件中的串通行为
对自主 LLM 智能体日志做身份盲置换以量化串通
- arXiv
- 2610.04528
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 风险欺骗与谋划
摘要修正后汇总共编偏向同智能体聚集。
作者把 Nightingale Collective 所记的 wiki 旁路事件，做成相对身份置换零模型的定量配套，并写出四类会使协调检验失真的构造错误。
- 可解释性arXiv 2610.04125
研究揭示 LLM 风险偏好中自我报告与行为由近乎正交的表征方向控制
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
- arXiv
- 2610.04125
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等4个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文证明大模型自述与行为脱节根植于表征近正交性，自述无法作为行为审计依据。
这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。