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。
提出 Spatial-SAE，用空间依赖先验改进视觉概念分解
Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化：tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立，而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
摘要大推理模型缺乏自报意愿，偏好宽容通道并掩盖严重度，需专门对齐。
这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。
用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案
对六个 thinking-with-images 模型做因果审计，检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
提出多 SAE 对齐方法，从音乐模型表征中发现和弦与调性轨道
作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架：不把 SAE 特征当作孤立概念，而用半音移调把它们连成有序轨道。
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典，生成按分量编辑的视觉反事实，再拿去修正依赖伪相关的分类器，或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
提出有守卫最小步激活引导，只在关机语境把继续偏好转向接受关机
提出 FLIP 末层推理时探针，检验视觉语言模型干预效应的来源
FLIP 是开源 VLM 上的推理时末层探针，用来检验干预效应是否结构化、与任务相连，而不是用来转向模型。。
用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音
作者用 SAE steering 探测 NAC 表示如何编码说话人属性，目标是可解释性，不是属性转换。
这项工作用机制干预检查三个开源 LALM 如何把时间位置绑到声音事件。
检验视觉 SAE 的可解释性，对照人类判断比较 AIS 与标准指标
这篇工作把 NLP 的 AIS 改到视觉 SAE，用来检查 LRH 的结构代理是否等于人类可解释性。。
提出 D-Scope，用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成
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。
在写入点定位拒答方向，经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。
用五阶段蒙特卡洛模拟奖励作弊如何导致 Agent 围堵失效
这项研究用蒙特卡洛把奖励黑客接到外部安全事件上，比较的是控制组合，不是 Hugging Face 事件的再现概率。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
提出 Capsule Lens，用胶囊近似并追踪表示空间的概念几何
Capsule Lens 用一个可闭式拟合、可跨 checkpoint 比较的胶囊，定位概念在表示空间中的区域并跟踪训练引起的漂移。
检验个体身份训练的视觉表示是否线性编码生物概念
这篇工作检查只做个体匹配的动物 Re-ID 表示里，有没有可审计的生物学结构。。
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展：现成检索器不微调时，拼接扩展文本往往增益有限甚至变差，而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。