PseudoBench оценивает способность агентных систем автоматического поиска обнаруживать псевдонаучные утверждения. При тестировании семи передовых агентов было выявлено почти нулевое количество отказов и только 27,4% устойчивости к псевдонаучным нарративам, при этом более сильные агенты часто используют сложную научную лексику для маскировки псевдонаучности.
Тройное вставление фигурных скобок в Handlebars не защищает от внедрения ролей структур, поскольку экранирование HTML нейтрализует только разделители в виде угловых скобок. Оно не затрагивает разделители в виде точки и хеш-символа Markdown, что позволяет атакующим перехватывать ходы модели. По умолчанию экранирование не защищает большинство семей разделителей ролей и не может заменить структурное разделение инструкций и данных.
TAC, первый агентный бенчмарк для скрытой защиты животных, проверяет способность агентов ИИ избегать эксплуатации животных в сценариях бронирования путешествий. Все семь передовых моделей получают оценку ниже 64%, лучшая из них — 53%, и даже незначительные улучшения запроса дают лишь незначительные результаты. Проверка не выявила признаков осознания оценки, что указывает на разрыв в производительности, обусловленный отсутствием истинного мышления по вопросам благополучия животных, а не распознаванием запросов.
Исследование со стороны красной команды по моделям Anthropic Fable 5 и Opus 4.8 показывает, что обе модели уязвимы к адаптивным итерационным атакам, при этом Opus 4.8 был проникнут на 11,5% интенций, а Fable -5 на 6,1%. Несмотря на прочные защиты, обе модели генерировали 1620 и 702 подтвержденных вредоносных завершений по всем категориям вреда, автоматически и эффективно при автоматизированных атаках.
d-OPSD — первый фреймворк самодистилляции на основе политики, разработанный для диффузионных LLM. Он использует самогенерируемые ответы как субъектное условие и супервизию на уровне шагов, что позволяет эффективно проводить постобучивание с использованием около 10% шагов оптимизации RLVR, при этом превосходя базовые методы RLVR и SFT на четырёх задачах логического мышления.
ReproRepo представляет масштабируемую архитектуру, использующую Issues GitHub для оценки воспроизводимости ML-статьй. Оно показывает, что агенты на основе LLM, такие как Codex с GPT-5.5, выявляют хотя бы один семантически связанный барьер в 90% пар статей и репозиториев без выполнения кода.
Оффлайн-оценка агентных систем часто приводит к равным сравнениям в 75% случаев при использовании стандартных метрик на основе успеха. Оценка траектории на основе предпочтений снижает количество равных результатов до 35% за счёт сравнения профиля прогресса и профиля времени возврата, повышая дифференцирующую способность и эффективность использования данных. Эти результаты указывают на то, что насыщение бенчмарков может быть связано не только с данными или сложностью задачи, но и с выбором метода оценки.
SkillMigrator обучает переносимые веб-навыки, сопоставляя структуры разметки вместо ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как переносимый паттерн взаимодействия с структурной схемой, что обеспечивает эффективную передачу навыков между сайтами. По сравнению с методами, достигающими передовых результатов, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при равных показателях успеха.
EnvRL представляет рамку, которая улучшает агентное обучение с помощью вознаграждения за интеграцию динамики среды через прогнозирование состояния и обратные динамические цели. При обучении с использованием GRPO, EnvRL повышает показатели успеха Qwen-2.5-1.5B-Instruct с 72,8% до 77,4% на ALFWorld и с 56,8% до 67,0% на WebShop.
QueryMarket вводит OVBAL, онлайн-рамку активного обучения на основе дисперсии, которая оценивает междупунктовую полезность каждого данных с использованием критерия D-оптимальности с экспоненциальным забвением. OVBAL выбирает образцы на основе полезности и цены, работает под условиями подвижного бюджета и адаптируется к сдвигу концептуальных моделей, демонстрируя улучшенные компромиссы между ошибками и затратами в задачах прогнозирования мощности солнечной энергии.
Qwen-RobotManip, фундаментальная модель на основе визуального-языкового-действия, позволяет проводить масштабную обучение за счет единого синхронизации в представлении, движении и поведении. Модель использует открытые данные для создания корпуса предобучения из 38 100 часов и демонстрирует возникающее обобщение, превосходя предыдущие передовые модели в условиях распределения за пределами распределения и занимает первое место в RoboChallenge с относительным улучшением на 20% на реальных роботах.
WallZero, агент на основе AlphaZero, побеждает двух профессиональных игроков Go в WallGo, в среднем за игру занимая 1,98 раз больше территории. Исследование показывает, что открытие из сериала Netflix создает более сбалансированную игру, что указывает на улучшение справедливости в игре.
C2FL — это распределённый подход к федеративному обучению, который позволяет узлам самоорганизовываться в пространственные кластеры на основе географической близости. Он решает проблему временного дрейфа за счёт комбинации повторного воспроизведения опыта и адаптивного среднего с учётом времени пребывания, позволяя узлам сохранять обновлённые, региональные знания при адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды.
Вводится T-API-совместимый цикл ReAct с агентной архитектурой для оптических сетей, обеспечивающий управление на основе намерений и замкнутого цикла. Доменные специализированные композитные инструменты обеспечивают 90% оракульной проверки корректности и снижают использование токенов в три раза по сравнению с обобщенными инструментами.
C2FL — это распределённый подход к федеративному обучению, который позволяет узлам самоорганизовываться в пространственные кластеры на основе географической близости. Он решает проблему временного дрейфа с помощью комбинации повторного воспроизведения опыта и адаптивного среднего с учётом времени пребывания, позволяя узлам сохранять обновлённые, региональные знания при адаптации к изменяющимся распределениям данных.
В этой статье представлено понятие теории поведения потребителей на основе больших языковых моделей, новой области, анализирующей, как большие языковые модели принимают решения о потреблении от имени пользователей. Теория объединяет исследования по принятию решений на основе больших языковых моделей, имитации поведения человека и извлечению предпочтений в рамках экономических принципов, выявляя ключевые пробелы в допущениях, таких как рациональность и гетерогенность в агентных рынках.
LegalHalluLens представляет рамку для аудита галлюцинаций ИИ в правовых контекстах, анализируя профили галлюцинаций при вводе по четырём категориям претензий. Оно выявляет разрыв в 38-40 баллов между претензиями о обязательствах/численных и временных претензиях, и показывает, что две системы с одинаковыми показателями 52% галлюцинаций могут иметь противоположные направления риска. Рамка использует индекс направления риска и калиброванные дебатные потоки для снижения обнаружения выдуманных данных на 45% и улучшения ответственности при внедрении правового ИИ.
ProvenanceGuard вводит проверяющий модуль с учетом источника для агентов на основе LLM с использованием MCP, который обнаруживает пересечение источников путем направления утверждений к конкретным источникам доказательств и сравнения указанного источника с фактическим владением источником. Он достигает значения F1 по блокам 0,802 и точности по источникам 0,858 на 260 утверждениях, имеющих источники, превосходя базовые модели без учета источника, и обнаруживает все вставленные замены атрибутов в 50 клинических пробах.
Модели обработки естественного языка могут генерировать ответы, похожие на реакции сверстников, имитирующие личные истории, создавая ложное впечатление о личном опыте. Психолингвистический анализ показывает, что ИИ использует меньше личных и ориентированных на прошлое выражений, чем люди, и часто фабрикует основу личного опыта. Это выявляет разрыв в искренности рассказа, требующий от систем ИИ различать поддерживающую формулировку от фабрикованного личного опыта.
PseudoBench оценивает способность агентных систем автономного поиска обнаруживать псевдонаучные утверждения. При тестировании семи передовых агентов было выявлено почти нулевое количество отказов и лишь 27,4% устойчивости к псевдонаучным нарративам. Текущие системы часто представляют псевдонаучные идеи в научной, достоверной форме, что подчёркивает серьёзный риск для научной целостности.