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Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
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。。
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
用 Stackelberg 博弈分析发现与修复投入的防御充分性
作者用攻击集合上的发现—修补过程，加上防守方领先的 Stackelberg 博弈，讨论反馈式防御何时够用，以及为威慑自适应攻击者该买多少能力。
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
Abstract自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
评测多智能体在开放式科研任务中找回预设子发现的能力
量化片外功耗测量对隐藏算力的约束能力
这篇工作定量估计片外功耗能为算力核验排除多少未声明运算。
提出 TRANSCOPE，用 CPU 硬件计数器推断训练集成员
AbstractTRANSCOPE 揭示了分词器在嵌入表引发的硬件访问局部性差异，证实微架构计数器可突破恒定时间与置信度遮蔽防御。
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
提出 AutoSciBench，循环生成科学智能体评测任务
AutoSciBench 研究科学智能体基准能否自动构造，并随 solver 行为迭代改编。
提出 EvalResearchBench，评测智能体自建评测对目标基准的排序一致性
ERB 用来测一件事：智能体在固定预算内做出的可执行评测，能否复现既有基准对候选模型的分数和排序。
提出 JIL 对抗后缀，压低长度预测以抬高请求调度优先级
JIL 是对预测式 LLM 调度的攻击：用对抗后缀压低长度预测，使请求在 SRPT 式队列里更早得到服务。
提出 HXAI 分层隐私解释框架，本地保留细解释并只发布加噪摘要
HXAI 是面向分布式能源系统的分层隐私保护解释框架，服务规划、监测与诊断，而不是实时控制。
评述全球 AI 治理，认为问题是行动者权力与激励分歧
Abstract书评认为形成中的架构由多类行动者塑造，但没有共同计划。
提出 AI 评估沙盒配置器，支撑监管沙盒多方技术评估与报告
AI Assessment Sandbox Configurator是面向欧盟 AIRS 中结构化技术测试的开源配置框架，用来按一次参与组装评估环境。
用 SCM 合成会话并训练检测器识别推理层滥用
提出 RSI-Master，约束自主后训练实验动作并结构化探索以防奖励作弊
提出 BIABench，评测智能体完成真实生物图像分析任务的能力
勾勒科学智能体经济以协调验证、信用与安全
作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题：假设生成变便宜之后，要分配的是稀缺验证资源，并处理信用、问责和恶意使用。