全部论文

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。

EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

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。

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。

Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。

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。

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。

这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。

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。

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。

NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。

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。