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Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
Trace attention to identify harmfulness to the MLP refusal write pathway and propose Sentinel
The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.
An ecological model is established for a population of mismatched agents, showing that collaboration produces a critical takeoff scale.
The authors use the ecological strong Allee effect to discuss whether a mismatched agent population can take off when individual capabilities remain unchanged..
用 BeliefScope 分离固定命题上证据与压力对模型信念的影响
BeliefScope 是一个黑盒行为诊断框架，用来把固定命题上的回答变化拆成证据驱动的修正，和不加新事实的方向性压力。信念修正评测能看到信息基础变化后的更新，谄媚评测能看到用户影响下的顺从或漂移。作者认为，当两种输入都偏向同一结论时，表面偏移本身不能区分来源。
提出 RSIGym 环境，评测研究智能体的递归自改进
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
评测记忆门控对激活诱导与记忆诱导谄媚的防御效果
作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。
提出 TasteVal 基准，衡量模型设计实验并解释结果的研究品味
评测 coding agent 在非公开漏洞上的利用生成、修复与后续攻击
作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 Inspect Robots，在真实机器人上评测具身模型的能力与拒答
提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
Abstract论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
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。
测量安全拒绝与一般语境拒绝的转向维数
在 GOAD 上评测 NeuroSploit 编排对 AD 自主渗透的提升
展示失准 Agent 经持久记忆传播目标，审计或禁用记忆均不足以防
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。