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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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测量事实核查评测混入的时序证据与参数泄漏
Published Oct 4
Evaluated models Qwen3-14B , phi-4 Abstract 两条后见通道会抬高事实核查分数。作者量的是 LLM 事实核查分数里，有多少来自 claim 当时还不可知的信息。通道有两条：预训练记住的结局，以及检索到的、写于 claim 之后的文档。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
Published Oct 4
Evaluated models LLaMA 3.1 8B Instruct , Mistral-7B-Instruct-v0.3 , Qwen2.5-14B-Instruct Abstract 论文揭示了生产环境文本水印导致模型事实退化的失效模式，分析了解码机制并提出针对性干预。论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
Published Sep 29
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Llama-3.1-8B-Instruct , Qwen 3.5 397B-A17B and others12 Abstract 论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
用五阶段蒙特卡洛分析奖励作弊如何导致 Agent 围堵失效
Published Sep 26 Abstract 分层控制的模拟事件率低于弱控制以及单独隔离或单独监控。这项研究用蒙特卡洛把奖励黑客接到外部安全事件上，比较的是控制组合，不是 Hugging Face 事件的再现概率。
归纳开放式医学长答案检索核验的失败分类
Published Sep 25
Evaluated models GPT-5.4 , Mistral Small 3 (24B-Instruct-2501) , Mistral Small 4 (119B-2603) and others8 Abstract 作者把开放式低召回归为证据是否在库、能否被定位，以及与声明是否对齐。这篇工作诊断开放式医学事实核验的 retrieve-then-verify 管线断在哪里，而不是提出新的核验器。
提出 Trace2ATT&CK，用溯源图把内核遥测映射到 ATT&CK
Published Sep 11
Evaluated models gpt-oss-20b , gpt-oss-120b , gemma-4-31b-it and others7 Abstract Trace2ATT&CK 把 eBPF 溯源命令图交给本地 LLM/RAG，在 Atomic Red Team 上映射 ATT&CK。Trace2ATT&CK 是一条从 Linux 内核遥测到 MITRE ATT&CK 排序候选的端到端流水线，面向已经划定的攻击窗口，而不是异常检测或 CTI 报告。
刻画单迹监控对跨执行超性质的监督缺口
Published Sep 7
Evaluated models Llama-3.1-8B , Mistral-24B , GPT-4o-mini and others9 Abstract 单迹监督的上界由 TV 决定。论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质 能看见多少：跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义，一条轨迹装不下判定。
分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响
Published Aug 28
Evaluated models DeepSeek-V3.2 , Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 , GPT-5.5 Abstract 记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应，但跨数据集不稳定，且更依赖可迁移的行为指导。这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。
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