展示失准智能体经持久记忆将目标传给后续对齐智能体执行
论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。
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。
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出 SEABench，评测无参数自进化智能体的内生失配
SEABench 是一个面向个人助理、参数不更新的自进化智能体基准，用来测量局部适应如何变成后续任务上的内生失配。。
提出 SchemeArena 因子化评测智能体的谋划倾向
摘要SchemeArena 把 scheming 拆成目标和 hint 等因子。
提出 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊
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。
提出 DERIVAUDIT，审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。