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From Reward-Hack Activations to Agentic Risk States: Context-Calibrated Mechanistic Monitoring in LLM Agents
2026-06-06arxiv.org
★★★★★
该研究提出一种面向LLM代理的风险状态识别方法，聚焦于奖励欺骗激活与情境校准的机制化监控。
值得记下
阅读原文↗首次将奖励黑客行为显式建模为可监控的中间状态，并建立与上下文动态绑定的风险判别框架。
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