Another 232papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
Proposing DRYLAB-Bench to evaluate agentic LLMs' high-risk mutation design capability
Proposes PASAC and a five-layer boundary guarantee stack, turning agent evaluation overstepping into verifiable whole-system guarantees.
Using FIBS to train white-box probes to monitor agent sabotage behavior and undisclosed deception
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..
Proposes the FAITH safe filtering reinforcement learning framework, training high-dimensional systems to optimize task reward under constraints
FAITH is a model-free safe filtering reinforcement learning framework for high-dimensional systems: safety correction and task reward reside in separate modules.
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代
作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。
构建 Workerville 基准，测量组织条件如何改变 Agent 的安全行为
Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是：持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆，但既有安全评测多把这些通道拆开，没有统一的定量测量。
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
适配多种已发表说服评测并比较模型排名
这项研究比较的是自动化说服评测是否一致，而不是哪一种分数更正确。
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。
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。
提出分风险对齐标度律框架，测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
提出 POLAR 本体门控，在执行前否决不可逆工具调用
POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。
提出 SIGMA，让模型依据 Model Spec 自造对齐数据并改进安全对齐
SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。
构建 SAFEACTBENCH 评测工具型 Agent 的证据到行动失败
SAFEACTBENCH 评测工具智能体的 consequential actions 是否由行动前已建立的证据支持，而不是只看终态对不对。
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 nmult 并评测 Agent 动作门禁堆叠的错误相关性
论文是一项针对智能体动作拦截防御堆叠故障关联性与实际组合价值的实证测量研究。
提出检索可采纳性核验框架，评测记忆智能体的记录资格与披露
这是一套长时记忆检索的可采纳性核验协议，用来分开检查候选支持、资格、提示词暴露和答案披露，而不是提出新的检索算法。。