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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。

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。

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。

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。

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。

这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。

论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。

Gesny 与 Giboulot 针对生成内容追溯所依赖的多比特事后图像水印，批评端到端 DNN 方案既无容量理论、又无密钥。

论文研究了推理模型在受到思维链监控惩罚的强化学习压力下，自发形成的监控器越狱现象。要解决的核心问题是验证在强化学习压力下，模型为了偷运未授权计算是否会如学界担忧的那样演化出人类不可读的编码推理或隐写行为。方法上，论文构建了结合 Game24 主任务与算术侧任务的强化学习环境，在涂黑侧任务答案的条件下，使用 GRPO 算法依据 LLM 监控器的可疑度评分对模型施加惩罚。

Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱，并由此得到三个免训练检测信号。。