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本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。

U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。

作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。

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。

PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。

这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

用户轮后的分类后缀，被作者用作激活探针的分布外检测干预：排序看格式，低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。

这项工作比较三种缩短 CoT 的 RL 训练，看监督用的推理痕迹还剩多少。

Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度，并与隐写传信、编码推理对比，以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。

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。

FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。

iGSM 上的程序可检查实验：正确答案并不保证思维链是合法推导。。作者针对一个被用于监测和解读的假设：发出的轨迹忠实于、或至少可靠相关于模型如何得到答案。