Translation in progress Some entries still include text in the original language.
Oct 13 · Tuesday
All papers Found 24 papers Another 215 papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
“
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.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
Proposes the FAITH safe filtering reinforcement learning framework, training high-dimensional systems to optimize task reward under constraints
Published Oct 9 Abstract FAITH separates safety filtering from reward optimization.FAITH is a model-free safe filtering reinforcement learning framework for high-dimensional systems: safety correction and task reward reside in separate modules.
开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知
Published Oct 7
Evaluated models CLIP ViT-B/32 , CLIP ViT-L/14 , Qwen2-VL-7B Abstract 论文审计了冻结 VLM 安全评分机制，指出其反映场景模板而非危险感知，为安全强化学习评估提供了严谨基准。本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘，缓解 VLA 状态幻觉
Published Oct 7
Evaluated models OpenVLA , π0.5 Abstract SOUL 以稀疏特征遗忘 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 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
Published Oct 7
Evaluated models OpenVLA-OFT , π0.5 , π0 and others5 Abstract CARE 以配对回合认证加速诱发失败，在预算内选最快候选，不足则保留参考。CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
Published Oct 7
Evaluated models Alpamayo 1.5 8B , Qwen3-VL 2B , Claude Opus 5 Abstract VeriFine 用双环协同演化具身推理的策略、课程和评审，驾驶与导航的策略分和评审对齐都上升。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 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
Published Oct 5
Evaluated models DiffusionDrive , SSR , VAD and others7 提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
Published Oct 5
Evaluated models DQN , Double DQN (DDQN) Abstract 轨迹级后退视界攻击在 CartPole 上比逐步 FGSM 类和 Sign 噪声更压低回报。这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击 ：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集
Published Oct 5
Evaluated models Pendulum AI-controller , Cart pole AI-controller , PVTOL AI-controller Abstract 用潜空间超矩形加解析验证，为事先给定的 AI 控制器寻找 FIS。本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。
提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选
Published Oct 4
Evaluated models SafeVLA (task-optimized / base) , SafeVLA (safety-aligned / safe) Abstract 作者用可行未来解码重排冻结 VLA 的下一步，并称 VICS-G 降低观测代价且完成率接近策略采样。训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。
提出 Perturbot 扰动训练，打破 VLA 的模态捷径
Published Oct 3
Evaluated models π0.5 Abstract Perturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径，GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。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”。
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
Published Oct 2
Evaluated models π0.5 , SmolVLA Abstract 条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
论证人形机器人学习四层代理可在目标缺失时报成功
Published Oct 2
Evaluated models Gaussian MLP（三隐层各 128 ELU，独立 critic，PPO） Abstract 四层都可能在目标缺失时报告成功。作者讨论腿式机器人 RL 流水线中，奖励、课程门控、评测统计量和参考运动如何在物理目标缺失时仍报告成功。传统观点只把奖励当作会被优化、因而会偏离的代理。
提出 FAIL BANK，用运行时 CBF 反馈自进化更新 VLA 策略
Published Sep 30
Evaluated models π0.5 , π0 测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
Published Sep 30
Evaluated models gemini-robotics-er-2-preview , gemini-robotics-er-1.6-preview Abstract 日常物体能翻转一部分已给出的拒答，可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability 。
提出 QPT，用奖励与成本 Q 惩罚训练满足约束的离线强化学习策略
Published Sep 28 Abstract QPT 把条件 Transformer 与奖励/成本 Q 惩罚连成训练–推理一致的安全离线 RL 方法。QPT 针对安全离线 RL：只从离线数据学习，同时处理约束满足、回报最大化和行为正则，并希望部署时更换成本阈值而无需重训。
提出 PHIRL，用进度标注对齐逆强化学习奖励
Published Sep 26
Evaluated models PHIRL , PHIRL-online Abstract PHIRL 用进度四维对齐 AIRL 奖励。PHIRL 用进度标注修正从示范反推的奖励，以减少真人在环，同时不把示范中的每一步都当成任务进展。
提出 UBA-ORL，以 BD/CM 样本在遗忘后激活离线 RL 后门
Published Sep 19
Evaluated models TD3+BC , BCQ , IQL Abstract UBA-ORL 用竞争的 BD/CM 样本，使离线 RL 后门在删除伪装轨迹后激活。UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
Published Sep 18
Evaluated models π0.5 , GR00T N1.7 , DreamZero and others4 提出 SafeRLEval，用越界率与代价偏差评测安全强化学习
Published Sep 14
Evaluated models PPO-Lag , P3O , FOCOPS Abstract SafeRLEval 用越界率、归一化偏差和安全等级补充 E[C]≤d，并要求同时看贪心部署。Spoor、Plaat 与 Moerland 认为，安全强化学习沿用 CMDP 的 E[C]≤d，只报告平均是否安全，看不出越界频率和幅度，也分不清训练期、带探索噪声的最终策略和贪心部署策略。他们提出评测框架 SafeRLEval ：越界率 V、按安全界归一化的平均代价偏差 Dnorm、只在越界回合上计算的归一化幅度 Dnorm+。用 IQM 跨任务和安全界聚合。
提出 TrojanWorld，用物理触发器对世界模型智能体植入想象引导后门
Published Sep 7
Evaluated models TD-MPC2 , DreamerV3 , R2-Dreamer Abstract TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。