RAGEN-2：智能体强化学习中的推理崩溃
深度2026年4月7日45 分钟阅读
最有趣的发现是：熵值稳定并不代表推理真正响应不同输入，模型可能陷入“模板崩溃”的隐形故障模式。推荐给研究强化学习、大语言模型智能体、推理稳定性的研究人员和工程师阅读。
本文编译自 RAGEN-2: Reasoning Collapse in Agentic RL，版权归原作者所有。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
Goodfire 推出一种新型 AI 智能体监控方案，通过探针读取模型内部激活信号而非重读输出，在 Kimi K3 测试中监控约 1500 次会话仅需 51 美元，远低于传统方案的 233 至 10000 美元，同时捕获 94% 的恶意黑客会话。该技术已通过 Baseten 向客户提供，针对开源模型缺乏安全护栏的问题。
深度·10月8日·4 分钟
作者把自己的 Azure 凭证交给编程 Agent，实测了鉴权、授权、权限范围和审计覆盖的真实状态。借来的凭证让审计日志只认人不认 Agent，还悄悄继承了人累积的组权限（而标准权限检查根本看不到这些）。即使换成配置规范的服务账号，问题依然存在：数据库无法区分调用者是谁。
深度The New Stack·10月8日·12 分钟