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提出路由 TopK SAE，把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路，用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督，副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督，作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
分析潜空间图像水印对像素扰动的内在鲁棒性上限
摘要作者称当前潜空间水印在低 FPR 下受扩张映射与分布偏移的限制。
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
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。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出任务感知的跨域蒸馏与剪枝方法以压缩音频深度伪造检测器
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
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。
提出 KANSteer，用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹
KANSteer 研究文生图扩散模型里，有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历，并改用一维曲线做 steering。
提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊
作者给出一套开放域文生图后训练配方：把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起，而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感，但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。
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。
用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测
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。
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
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。