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该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

ContextWeave 是面向语言智能体记忆的纵向基准，用来看召回先前经验能否让后续办公任务做得更好。

该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。

这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。

Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入，比较载荷能否改变当前会话，以及能否在后续会话中留下或叠加。

这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。

Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。

D-Scope把扩散 Transformer 中 SAE 特征的高激活图像块，接到文本查询驱动的单方向生成干预上。

CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架，用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。

DIVA 是针对带参考图的视频生成模型的免训练 black-box 越狱：用一致性机制本身堵住语义漂移这条安全逃逸路径。。

kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel，并在 AIOS 上与三种替代方案比较。