Thinking-in-Bets：让智能体在读用户反馈前先写下主张，可几乎消除补丁审查中的错误反转
论文《Thinking-in-Bets at Test Time Reduces Sycophantic Revisions in LLM Agents》（作者 Nghi D. Q. Bui）提出一种免训练方法：让智能体在读用户回复前先写一份私有 Claim Checklist，逐条记录主张、支撑证据与置信度，收到质疑时据此决定保留、复核、澄清或修复。
看学术
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料，按内容形态筛选，支持搜索。
分类筛选2展开收起
攻击手段
防御体系
模型内生风险
系统与组件
应用场景
评测与治理
可解释与机制
共 3 条 · 更新于 07:32
ShortSpan推荐指数6262
arXiv推荐指数6262 arXiv论文实证研究编码智能体CoT中的错误断言与错误补丁的因果关系
论文对SWE-bench Pro上四个开源推理模型的400条轨迹做实证研究，从思维链（CoT）中抽取原子断言并核验，发现任务相关推理仅覆盖18.5%的CoT token，每条轨迹平均产生191个原子断言，其中至少9.6%存在错误。
arXiv推荐指数5858 面向 ELK 的鲁棒模型生物：在漏洞检测任务中训练选择性隐瞒的模型
作者训练模型生物在漏洞检测任务中隐瞒答案，用于实证研究“引出潜在知识”（ELK）问题。方法结合对话记录蒸馏、反提示与抗篡改训练，使模型具备选择性隐瞒、抗诱导和保留知识优势三项特性；最强模型在鲁棒性上明显优于此前模型，同时保持另两项特性。代码、模型与数据集均已公开。