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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。

本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。

AMS 是面向开放权重模型、部署前使用的激活扫描器，用来看安全训练被拿掉或改写之后，激活空间里还留着什么几何痕迹。

HackProbe 是挂在自演化循环上的黑盒监控器，用来发现奖励黑客并改选候选。

这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。

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。

作者用强化学习中的 advantage 比较 CoT 步骤“看起来重要”和“实际改变答案概率”是否一致。

Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率，同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据，但沉默不能当成没有意识，而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现，又要避免强化信念或连带行为。

论文从理论与实验两方面研究了大语言模型在 RLVR 后训练过程中思维链出现的语言漂移现象。

Weakest Link 把大模型推理蒸馏改写成带最坏前缀约束的强化学习：学生最大化可验证任务奖励，但任一前缀上对教师的平均负对数似然不得超过预算 d。作者认为，序列级软 KL 只惩罚平均散度，学生可以用别处的高概率文本掩盖某一步的逻辑错误，同时仍得到正确最终答案。GRPO 则只优化最终答案。