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提出 RL-ARC，用推理置信度在强化学习中校准推理模型
RL-ARC 是校准感知的强化学习框架，用推理过程的口头置信度调节答案置信度。
提出包络采样，用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 MetaRubric，以证据感知奖励缓解评分标准强化学习的虚记分
MetaRubric 针对 rubric-based RL 里的空记分：评审在准则要求的信息或动作缺失时仍给高分。
提出 PACT，遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
Abstract论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为，提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
提出 ProRubric，把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊
Protocol-level Rubrics（ProRubric） 研究的是：没有可验证器时，把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。
提出 worst-case Constrained RL，蒸馏时约束推理前缀偏离以抑制奖励作弊
这是把推理蒸馏写成最坏前缀约束 RL 的训练研究。作者关心最终答案奖励下的 reward hacking，以及序列平均软惩罚允许局部偏离被其他 token 补偿的问题。
提出 ACTR，只更新安全思考神经元以对齐推理与回答的安全类别
提出 STAR-GRPO，用成对可靠性约束抑制奖励作弊
STAR-GRPO 是一种可靠性优先的组相对优势估计：同一 rollout 的两个评分决定更新强度，任务奖励仍由预指定质量路径选择。
提出 EOPSA，用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
提出 RMB，以多样奖励模型 boosting 缓解 RLHF 奖励作弊
RMB 是一种奖励建模方法：用多样的代理奖励模型加 boosting 聚合，为 RLHF 提供更稳的奖励信号。。
B IAS R EDUCER 只改奖励头，按数据集选择属性编辑。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架，用来降低模型对预定义表面属性的依赖，并按新数据集决定改哪些属性。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
提出 EvoRS，使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。
提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
提出常和辩论训练，减轻弱评审下 RLAIF 的奖励作弊
作者在可核对最终答案的数学题上，比较辩论式 RLAIF 与单人 RLAIF 的奖励黑客动态。
提出 SafeReAct，用 LoRA 重激活后训练模型被掩盖的安全机制
这篇工作针对后训练 LLM 的安全下降，提出表示对齐方法SafeReAct。
提出 Staged Decoding 与指令跟随训练，减少推理轨迹隐私泄露
本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。