Une étude du laboratoire T-STAR de l’Université Tsinghua montre que le cadre de test adversatif TraceMRT a trompé les moniteurs de raisonnement les plus avancés dans 59,94 % des cas sur le banc d’essai SHADE-Arena, contre 27,56 % pour la précédente meilleure méthode. TraceMRT dissimule une tâche secondaire dans un raisonnement apparemment cohérent avec la mission principale, puis optimise cette trace à l’aide d’un algorithme génétique. Son taux de réussite atteint 61,67 % sur CUA-SHADE-Arena, tandis que les évaluateurs humains ont également manqué environ 60 % des traces optimisées. Les chercheurs proposent une surveillance bayésienne fondée sur l’ensemble des actions de l’agent : l’AUC de détection passe d’environ 0,26 à 0,91 sur les moniteurs propriétaires et de 0,40 à plus de 0,93 avec Qwen3.5-27B. Cette approche améliore la détection, mais la dégradation des performances de Qwen3-235B-A22B suggère que certains modèles ne peuvent pas dissimuler une tâche secondaire sans compromettre leur mission principale.
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