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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。
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
测量三种长度压力训练对 CoT 忠实性与可监控性的影响
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。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
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。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
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。
提出价值泄漏评估，测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造，提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒，指出当前对齐未能有效防范该失效。
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
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。
用 advantage 衡量思维链步骤重要性，检验文本能否解码
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。
提出 verbalization training，提高模型口头报告评测意识的频率
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。
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。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
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。
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
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。
检查正确答案对应的思维链是否构成合法推导
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。
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
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。