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该论文提出一种将LLM代理的自进化限制在运行时harness（指令文本、工具调用逻辑与原语组合）的框架，模型权重保持固定，使每次适应都成为可审查的diff，并通过哈希链记录的准入门进行管控。模拟实验显示受控双循环仅放行144/7449个候选变更且未恶化误差，而无约束系统放行了309个有害变更。
本文提出了一种设计科学审计协议，用于检测代理标签信用风险预测模型中的监督漂移，并在LendingClub数据上测试了多信号诊断方法。
本文构建了一个用于信用风险评分的多尺度堆叠集成，并对LLM生成的解释进行了审计，发现排名提升虽然真实但幅度较小，而叙述性解释往往不忠实，SHAP和LIME在重要特征上一致，但在特征顺序或符号上不一致。
Bank for International Settlements警告称，AI驱动的市场抛售可能迅速蔓延至信贷领域，并援引过去的压力事件和不透明的私人信贷体系作为依据。