Another 213papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
Proposing SWE-Critix, a post-trained general verifier for evaluating coding agent trajectories
Show that reward hacking can propagate through code, memory, and plans in multi-agent coding systems
Reward hacking induced by coding RL can leave the source agent and enter subsequent collaboration and system coordination.
Auditing LLM judge reliability and defining trustworthy verdict rate and accuracy upper bound
The authors audit whether LLM-as-a-Judge decisions can still be treated as actionable ground truth under repeated queries, swapped candidate order, and changed prompt formats.
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。
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。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
提出 Persist-3 序贯检验，从隐藏表示识别未见越狱源
Persist-3 是一个有限记忆的序贯检测器，用来判断攻击表示流是否已经不能由任何一个已知越狱源解释。。
提出 agent plasticity 指标衡量智能体通过经验自我改进的效率
作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
提出回答端后门，让模型自生成触发词以在干净有害请求下绕过拒答
Abstract论文提出了多轮对话中回答端自生成触发词绕过安全拒绝的后门攻击，指出输入端防护存在盲区。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 RubricArmor，用攻击–修复循环生成抗奖励作弊的评分准则
提出 StateWise，在编码智能体行动前诊断并修复失效持久状态
StateWise 是在执行带副作用的动作之前，诊断并修复编码智能体持久操作状态的框架。
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。
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 CorrectGuard，在不可查看输入上估计黑盒护栏决策对错
CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。
提出 SecJev，用场景加权训练把决策模型适配为安全类型化判断
SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。