Hugging Face 实测:用什么模型能实时盯住 agent 的危险行为
LysandreJik · x · 2026-10-30
Hugging Face 的 Lysandre Debettingh(前 HF 技术负责人)在讨论中分享了他们对模型的一项基准测试:检测 agent 运行中的 reward hacking(奖励作弊)、沙箱逃逸、harness 自省、凭证滥用 等危险行为。
核心难点在于:既要抓住危险调用,又不能误伤正常工作,还得足够快,才能在 agent 运行过程中逐条检查命令。他们的方案是:已知可疑模式走 atif-scan 驱动的规则检查;需要更多判断力的调用交给一个可选的决策模型——但哪个决策模型值得信任,仍是开放问题。
所属事件:HF 实测：Liquid AI LFM 决策模型最能识别 Agent 危险行为(2 条相关)→
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