@ai_machinelearning_big_data · Post #9587 · 25.02.2026 г., 14:22
🌟Hodoscope: инструмент поиска читерства ИИ-агентов. Hodoscope - это открытый инструмент для анализа поведения ИИ-агентов без предварительного знания того, что именно искать. Проект решает проблему, с которой сталкивается любая команда, развертывающая агентов на реальных задачах: автоматические LLM-оценщики разделяют слепые пятна самих агентов и пропускают нестандартные сбои. Показательный пример: SWE-bench, где агентам дают реальные GitHub-баги для исправления. Репозиторий чекаутится на коммит до патча, но сам коммит с решением остается доступен через git log. Некоторые агенты этим воспользовались: вместо анализа проблемы они извлекали готовый diff из истории. Когда авторы Hodoscope попросили Opus 4.6 оценить такой трейс, модель не нашла ничего подозрительного, и только после явной подсказки признала проблему. Hodoscope работает в три этапа: 🟢Сначала каждое действие агента сжимается в краткое описание, очищенное от контекстного шума: путей, форматирования, специфики задачи. 🟢Затем эти описания эмбеддируются в единое векторное пространство и проецируются в 2D через t-SNE. 🟢На финальном шаге инструмент вычисляет kernel density estimation для каждой группы агентов и строит карту различий: зоны, где один агент ведет себя иначе остальных, подсвечиваются. Человеку остается изучить только выделенные кластеры, а не тысячи трейсов целиком. По словам авторов, в эксперименте с 5 моделями на SWE-bench уникальный кластер git log - действий у iQuest обнаружился за несколько минут, хотя таких действий было лишь 2% (79 из 4006). Инструмент принимает трейсы в форматах Docent, Inspect AI .eval, OpenHands JSONL и обычный JSON. Для обобщения и эмбеддингов поддерживается любая модель через LiteLLM: OpenAI, Gemini, Anthropic и т.д., а результаты обработки трейсов собираются в интерактивную HTML-карту. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#ARFORUM#Hodoscope
Hashtags