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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。

Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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。

DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。

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”。

这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。

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。

DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。

DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。

只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。

HazardArena 评测 VLA 在运动要求不变时，能否因语义风险而停手。

Universal Verifier 给计算机使用轨迹打过程分和结果分，并定位失败。CUAVerifierBench 用人工标签衡量这种验证器。