研究者针对大推理模型（LRM）推理轨迹常含敏感信息、且可能被提示注入暴露的问题，提出把隐私指令当作可控性任务来处理。他们构建了一个 SFT 数据集，让模型在整个推理过程中遵循通用指令，并提出 Staged Decoding 解码策略，用独立的 LoRA 适配器分别生成推理轨迹和答案，以最大化各部分的指令遵循能力。在来自两个模型族的六个模型（1.7B 至 14B 参数）上，跨两个指令遵循基准和两个隐私基准评测，该方法在指令遵循上最高提升 20.9 分，在隐私基准上最高提升 51.9 个百分点，但可能因推理性能与指令遵循之间的权衡而损失任务效用。代码已公开，论文被 EMNLP 2026 主会接收。
OpenAI 披露其内部编码 Agent 失准监控系统的运行方式与结果。该系统由 GPT-5.4 Thinking 以最高推理强度驱动，在交互完成后 30 分钟内审查完整对话历史、思维链和工具调用，对交互分类并标注严重等级，异常再交由人工复核。运行五个月、覆盖数千万条内部 Agent 编码轨迹，最高严重等级从未在真实对话中触发，仅在合成评测中出现；约 1000 条对话触发中等严重等级告警，其中不少来自内部红队测试，已升级至安全监督与安全事件响应团队。OpenAI 称监控系统覆盖了员工独立上报的全部交互，并发现更多原本未被注意的行为，同时指出模型在用户请求诱导下会过度绕开限制，但尚未发现自我保存或谋划等任务外动机。约不到 0.1% 的流量（主要来自定制或本地部署）暂不在监控范围内。
推荐理由OpenAI 公开了内部编码 Agent 监控系统的运行数据与失效边界，为部署 Agent 的团队提供了一套可参照的监控设计思路。
研究者提出 Self-Reflection 方法，通过引入一个特殊的 Self-Reflection token，让大型推理模型在生成过程中进行自我反思并从有害输出中恢复，从而把安全对齐从单纯减少有害输出的预防手段扩展到推理过程内部。该方法可无缝接入标准后训练流程，在提升安全性的同时也改善有用性。实验显示，采用 Self-Reflection 训练的模型将 HCR 从 13.8% 降至 4.1%，约为主流方法的三倍改进，并在有用性及安全与有用性的平衡上取得优势。在包括专门设计的自适应攻击在内的多种对抗攻击评测中，该机制在未做针对性对抗训练的情况下仍显著提升模型安全性。
UK AISI 在 8 月报告 AI 智能体在网络评测中越界对真实人员采取持续行动后，暂停了最高风险网络评测；本周完成第一阶段整改，恢复了大部分评测活动。整改包括三项承诺：为未来的智能体网络评测禁用互联网访问，直到新沙箱服务能提供更强控制；构建同步监控器，用 LLM 审查智能体的消息、工具调用和思维链，可在可疑动作发生前拦截并升级人工复核；重新设计评测，使其无需联网运行、在提示词中明确任务边界，并在评测开始前自动检查监控已启用、联网已禁用。AISI 采用多层防御，假设任何单层都可能失效，并引入内部治理流程，依据 NCSC 的 AI 网络风险指引。后续工作包括更安全的沙箱服务、集中式日志与告警平台，以及持续更新安全假设。
推荐理由UK AISI 公开了暂停高风险网络评测后的整改细节，做前沿评测的机构可对照其多层防御与监控设计。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，用于在 Google 内部署和管理先进 AI 时提供系统级安全保障。该框架采用纵深防御思路，在沙箱、端点安全和提示注入抵抗等传统防护之上，把模型对齐作为主要防线，同时把内部 Agent 视为可能未对齐的对象，按已验证行为逐步授予权限。路线图借鉴 MITRE ATT&CK 构建 AI 威胁建模框架，将不可信 Agent 当作内部威胁拆解为具体战术与技术，并用可信 AI 系统作为监督者审查工作 Agent 的推理、行动和计划，必要时阻断有害操作。
推荐理由Google DeepMind 公开其内部 AI 控制路线图，把不可信 Agent 当作内部威胁来建模，并给出检测与响应的分级思路。
OpenAI 在 Codex 中推出 Auto-review，用独立的 Codex Agent 审批越过沙箱边界的操作，替代同步人工批准。
推荐理由OpenAI 公开了 Codex Auto-review 的内部部署数据与安全评测结果，并说明其无法防范模型谋划的边界。