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Proposes SWE-DeceptionBench to evaluate LLM deception in the software development lifecycle
提出 DFI 与 DFC 蒸馏，定罪隐瞒失配的教师或安全提取能力
Abstract概括了论文针对隐瞒失配模型提出的 DFI 与 DFC 机制、主实验发现及适用边界。
检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答
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。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
Abstract论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
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。
测量财务事实变少时身份对股权配置建议的替代
同一财务只改人设，测量披露变薄时股权建议里的身份替代。
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
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。
提出 FBS Debate 协议，使诚实为占优策略且最坏情况正确
FBS Debate 是一套可扩展监督的辩论规则：两名计算方争论一个可递归分解的是非问题，人类只在最后选出的子问题上做黑盒判断。要处理的缺口是，prover-estimator debate 虽能覆盖稳定分解，但只在输入分布的平均意义下成立，而且 Bob 的获胜策略一般要跟着 Alice 的作弊策略变。作者要在同一问题类上，让每个错误实例都能被抓住，并让诚实且正确成为双方的占优策略。
提出 PowerBench，测量模型对权力转移请求的拒答偏见
Abstract作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化，并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
提出容忍度公平性审计，用 CEL 认证违规并用 SEL 筛查
这篇工作给出一套按审计目标切换校准的容忍公平审计：差异不必为零，而是看预先指定的不利方向上是否超过允许阈值。
提出 k-ALeBi 偏差探针，主动审计黑盒模型的多组公平性
k-ALeBi 把黑盒多组公平审计写成跨组比较函数的学习，而不是先重构分类器。
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
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。
提出 MASCRDM，在监督微调中实时检测并缓解偏见
MASCRDM 把 AI 法律规章编成知识图谱，再由五个智能体在 LLM 训练中做实时合规检测与缓解，实验以偏见与歧视为代表风险。
提出 Rank Graduation Fairness 指标，检验群体间预测误差负担是否可比
用预测误差的排序分布、置换检验和特征移除，评估信贷模型在受保护群体间的公平。。
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。
用持续更新的探针做微调，降低有害性并保持线性可监测性
Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
Abstract剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
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
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。
比较用于审计提示注入与隐瞒的 token 位置选择信号