开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
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。
揭示类型化决策模型按选项标签而非定义规则作答
摘要揭示类型化决策模型被标签误导的机理，证实源于提示词渲染并给出实操建议。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
分析稀疏重叠下 LLM judge 与人类一致性的验证误差并规划重叠分配
这篇工作研究标注重叠很稀时，怎样验证 LLM judge 是否足以替代人类，并规划重叠该留多少、怎么分配。。部署前的标准做法是在校准集上比较 judge 与人类的一致性。
提出 RewardExplainer，用反事实偏好反馈学习奖励模型解释
RewardExplainer针对只输出标量的判别式奖励模型，训练一个可复用的自然语言机制解释器，并把解释接到偏差发现与 RM 微调上。
提出 harm laundering，证明安全训练改写而非消除性别歧视
Wyer、Black 与 Al Moubayed 用 OpenAI GPT 谱系检验：毒性分数下降是否等于歧视减少。 他们的答案是否定的，并把“显性伤害被改写成评测指标看不见的形式”称为 harm laundering。