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提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
Abstract论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
Abstract论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
提出曲率感知数据加权的激活转向方法，用于毒性抑制与概念控制
推理时的影响加权激活传输，用曲率修正的样本权重替换传输转向里的均匀类均值。要做的是概念控制，而不是再训练。作者认为类均值被无关概念、噪声和少数 token 主导，编码的是词元级而非主题。
提出 EmoRSS，推理时在拒绝子空间反向抵消情绪激活偏移以缓解过度拒答
提出 Prefix Steering，以短前缀激活引导控制行为并保住能力
本文用注意力层匹配连接提示词与激活干预，并把干预改成从末提示词 token 开始的短前缀。
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
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。
提出生成时防御 SENTINEL，匹配输入输出以抽出越狱意图并停写
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 DNAlign，在不改权重的推理期用零空间约束控制信号做安全对齐
DNAlign 是一个不改 LLM 参数的安全对齐框架，用来在推理时压低有害输出，并减少对中性知识所支持的流畅、事实回答的改动。
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 Constitutional adapters，蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
Abstract差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳，并可按 α 换取遵从。
提出 CAM-Steer，推理时按多类别风险引导隐藏状态以降低有害回复
提出 LocUS，用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向
LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱