你有没有觉得，最聪明的AI有时也会犯一些“低级错误”？本期节目，我们就从几篇最新论文出发，去看看AI那些意想不到的“脆弱时刻”。我们将一起探索，为什么AI合作有时会“1+1<2”，甚至被少数派“带偏”；又为什么一个不起眼的错别字，就能让它瞬间“走神儿”。更重要的是，我们将看到科学家们如何像一位“自动马鞍匠”一样，为AI打造不断进化的外部装备，又如何通过“字斟句酌”的反馈，教会AI抵御外界的恶意指令。

00:00:36 如何给AI装上一个“自动升级”的马鞍？

00:05:13 为什么笼统的批评没用？从教AI“防骗”的底层逻辑说起

00:10:36 1+1 < 2？合作的隐形成本

00:15:48 一个好汉三个帮，AI为何越帮越忙？

00:20:58 为什么一个错别字，就能让AI“走神儿”？

本期介绍的几篇论文：

[AI] AutoSaddler: Automatic Harness Optimization with Durable Updates from Agent Execution Traces

[POSTECH & KAIST & Southern University of Science and Technology]

https://arxiv.org/abs/2608.23041

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[AI] SecOPD: Mitigating Adaptive Prompt Injections by On-Policy Distillation

[UC Berkeley]

https://arxiv.org/abs/2608.21500

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[CL] The Collaboration Tax: How Much LLM Multi-Agent Systems Pay to Coordinate

[University of Notre Dame & Meta Superintelligence Labs]

https://arxiv.org/abs/2608.22152

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[CL] Aligned Alone, Misaligned Together: Forecasting Adversarial Capture in LLM Agent Populations

[ETH Zurich & Tel Aviv University]

https://arxiv.org/abs/2608.22444

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[CL] Lexical Perturbations Disrupt LLM Reasoning: An Empirical Study of Attention Diversion

[Missouri University of Science and Technology & University of North Texas]

https://arxiv.org/abs/2608.22140