Google（谷歌）

GuardianAgentBench: Where Agents Fail and How to Guard Them

GuardianAgentBench：智能体何处失败及如何防范

Vishal Ishwar Naik, Chenyu Xu, Donna Dong, Hussein Hassan, Abhishek Pradhan, Ofer Mendelevitch, Tallat Shafat, Humayun Irshad

机构 * Vectara, Inc.（Vectara公司） ； Anthropic（Anthropic公司） ； OpenAI（OpenAI公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； DeepSeek-AI（DeepSeek人工智能公司） 纠错

AI总结 研究大语言模型智能体安全可靠行为问题，提出GuardianAgentBench基准测试，含多阶段验证和攻击模式。实验发现模型有两种失败模式，性能随工具集和轮次深度下降。护栏实现优于系统提示防御，证明执行时结构干预可提升安全性且不影响正确行为。

JAXBench: Benchmarking Autonomous TPU Kernel Optimization

JAXBench：自主TPU内核优化基准测试

Arya Tschand, Charles Hong, Julian Walker, Nina Cai, Shangkun Wang, Suvinay Subramanian, Sundar Dev, Vijay Janapa Reddi, Amir Yazdanbakhsh, Sethu Sankaran

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google（谷歌公司） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 该研究针对TPU缺乏内核优化基准测试的问题，提出JAXBench套件，包含多个工作负载和算子。通过评估四种反馈驱动方法，发现特定上下文对优化更关键，条件设定和搜索结构能提升性能，最后发布相关基准测试等支持开源。