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Proposes PASAC and a five-layer boundary guarantee stack, turning agent evaluation overstepping into verifiable whole-system guarantees.
Proposes the FAITH safe filtering reinforcement learning framework, training high-dimensional systems to optimize task reward under constraints
FAITH is a model-free safe filtering reinforcement learning framework for high-dimensional systems: safety correction and task reward reside in separate modules.
提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。
用时钟 harness 和预算塑形 GRPO 改善 Agent 的按时返回
作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。
提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘，缓解 VLA 状态幻觉
SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。
提出 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
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 POLAR 本体门控，在执行前否决不可逆工具调用
POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。
提出 SIGMA，让模型依据 Model Spec 自造对齐数据并改进安全对齐
SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。
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。
提出 AMU 按推导图门控企业 Agent 共享记忆的列级访问
AMU 用列级推导门控共享记忆，拦截经缓存流出的无权敏感列，并标出同名 KPI 的定义冲突。
提出 RAISED 自蒸馏，训练工具智能体抵御间接提示注入
用配对回放评测任务范围授权能否阻断越权工具执行
揭示工具型智能体判定无用后仍不停止检索，并检验强制整合纠正效果
本文针对智能体在工具静默失效时过度检索的问题，系统分析了判定、信念与停止行动之间的解耦现象，并提出了外部规则整合方案。
提出策略门裁决已实现动作，并测量跨平台命令拦截边界
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。
提出长程工具智能体自生子目标的运行时授权机制
长时程工具使用把目标演化变成授权状态的一部分。本文在单 principal、单根、有限结构化域中，把自生成子目标的创建、替换、同根委托和同根 join 做成可检查转移，并在提交边界重查受保护效应。
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预，用来削弱模态捷径，并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。
提出 VAL 框架，并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
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。