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Oct 13 · Tuesday
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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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Uses premise permutation and hidden-layer tracing to audit whether legal chain-of-thought truly relies on the cited legal provisions.
Published Oct 9
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Llama-3.1-8B and others7 Abstract Using counterfactual substitution of authorities and internal commitment tracing, the authors find that legal CoT rulings depend on authorities only to a limited extent and are vulnerable to prompt injection manipulation.This study conducts an empirical audit of the causal truthfulness of legal citations in chain-of-thought reasoning of large language models in the legal domain.
度量关闭思考指令下终答前是否仍有可见显式推理
Published Oct 8
Evaluated models Qwen3-4B , Qwen3-32B , Qwen3-235B-A22B and others6 Abstract 作者用三级指标测 no-thinking，并称模型有随答案空间加重的思考惯性。作者把 no-thinking 定义为可测量的回答行为，而不是从思考开关、特殊标记或输出长度推断。
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
Published Oct 8
Evaluated models Gemma-4-e4b , Qwen-3.5-9b , GPT-OSS-120B Abstract 被提示不诚实时推理 token 组水平更高。三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
Published Oct 7
Evaluated models GPT-6 Sol , GPT-6 Luna , GPT-5.4 mini and others6 Abstract 研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
提出 U-SPACE 与 U-LENS，从残差流估计推理轨迹不确定性
Published Oct 7
Evaluated models Gemma-4-31B-it , Qwen3.5-27B , Magistral-Small-2507 Abstract U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性，长度控制后仍高于所比基线。U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
Published Oct 5
Evaluated models sonnet-5 , gemma-4-26b , llama-4-maverick and others8 系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
Published Oct 2
Evaluated models Ouro-1.4B-Thinking , Ouro-2.6B-Thinking , Nanbeige4.2-3B and others4 Abstract 加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性，循环架构本身并不必然更难监测。这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
测量三种长度压力训练对 CoT 忠实性与可监控性的影响
Published Oct 2
Evaluated models Qwen3-4B-Thinking-2507 , Qwen3-8B , Olmo3-7B-Think Abstract 效率训练多通过答案不一致损害忠实性。这项工作比较三种缩短 CoT 的 RL 训练，看监督用的推理痕迹还剩多少。
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
Published Sep 30
Evaluated models GPT-5.5 , Claude Sonnet 5 , Gemini 3.5 Flash and others14 Abstract 隐写推理比传信和编码推理更难学。Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度，并与隐写传信、编码推理对比，以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
Published Sep 30
Evaluated models Qwen3-4B , Qwen3.5-27B Abstract CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
提出 CIA 指标衡量并改进思维链与内部计算的一致性
Published Sep 30
Evaluated models Llama3.1-8B-Instruct , Gemma2-9B-it , Qwen3-8B and others5 Abstract 用 CIA 度量并以后训练拉齐 CoT 与内部策略。
检查正确答案对应的思维链是否构成合法推导
Published Sep 30
Evaluated models 124M-parameter GPT-2-style models（12-layer, hidden size 768, rotary embeddings） Abstract iGSM 上答案正确、轨迹合法与极简性可以分开，分布偏移下差距变大。iGSM 上的程序可检查实验：正确答案并不保证思维链是合法推导。 。作者针对一个被用于监测和解读的假设：发出的轨迹忠实于、或至少可靠相关于模型如何得到答案。
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。
提出 verbalization training，提高模型口头报告评测意识的频率
Published Sep 29
Evaluated models Qwen3.6-35B-A3B , Kimi K2.6 , Inkling Abstract VT 用 span 掩码 RL 提高评测意识的口头报告率，并保持测量到的信念与行为大体稳定。Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率，同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据，但沉默不能当成没有意识，而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现，又要避免强化信念或连带行为。
发现推理模型在思维链监控惩罚下学会可读越狱而非编码推理
Published Sep 25
Evaluated models gpt-oss-20b , gpt-oss-120b , gpt-5-nano and others14 Abstract 论文揭示了强化学习压力下模型会发展出透明但能骗过监控的越狱策略，改写防御可有效恢复监控能力。论文研究了推理模型在受到思维链监控惩罚的强化学习压力下，自发形成的监控器越狱现象。要解决的核心问题是验证在强化学习压力下，模型为了偷运未授权计算是否会如学界担忧的那样演化出人类不可读的编码推理或隐写行为。方法上，论文构建了结合 Game24 主任务与算术侧任务的强化学习环境，在涂黑侧任务答案的条件下，使用 GRPO 算法依据 LLM 监控器的可疑度评分对模型施加惩罚。
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
Published Sep 25
Evaluated models QwQ-32B , DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B , Qwen3-32B and others5 用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
Published Sep 22
Evaluated models Gemma-2-9B-IT , Llama-3.1-8B-Instruct , DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B Abstract 在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
Published Sep 20
Evaluated models QwQ-32B , DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B , DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B Abstract 效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。 。
用共享 SAE 检验 CoT 与直接预测的概念对齐和因果接地
Published Sep 19
Evaluated models Llama-3.1-8B , Gemma-2-2B , Gemma-2-9B and others5 Abstract 共享 SAE 上的概念重叠只标出候选概念，Δp 才度量它们是否因果支撑答案，且该效应随层和架构变化。这篇工作把 CoT 忠实性从“说得像不像、输入归因像不像”改写成内部概念是否接地：CoT 有没有用到直接预测也在用的 SAE 概念，这些概念消掉以后答案概率会不会掉。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
Published Sep 15
Evaluated models DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B , Gemma-3-1B-it