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作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。

ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。

作者在四个开源指令模型上，把激活转向和外部记忆处理放进同一纵深防御协议，看记忆诱发谄媚和内部谄媚压力能否分开压低，以及个性化效用还剩多少。要处理的问题是：检索到的用户历史会推动模型顺从存储信念。只改外部上下文，并不直接动模型内部的谄媚表征。

长时程软件工程任务里，用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器，并用免训练的 EBG 组织带源证据。

这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议，把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

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。

AGO 是部署在企业 RAG 评估业务中的自托管发布门控，用来决定一个版本应放行、人工复核还是拦截。

CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。

PILLAR 是面向公开语料的隐私 RAG：半诚实服务器学不到查询词项和访问模式，客户端仍拿到用于增强生成的 k 篇文档。

Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层：把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链，执行前用正则门，事后用规则和独立模型互查。