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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 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 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 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 TIPS，用仅结果奖励诱导生成式过程监督
TIPS 用只含结果对错的强化学习训练生成式奖励模型，让步骤级验证出现在思维链里。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 Tracekit，审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。
提出 EOPSA，用 TRR 截断与安全类过滤做在策略自蒸馏安全对齐
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 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 SHAQ，用影子查询嵌入替换文档嵌入以抵御嵌入反演
SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御：不直接改文档嵌入，而用影子查询嵌入替换它们。
提出 INTENT-AS-A-TOOL，用意图工具概率跟踪并干预智能体失准
Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
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。
提出推理时防御 SafeThink，监视思维链并在低于阈值时注入转向前缀