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。
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典，生成按分量编辑的视觉反事实，再拿去修正依赖伪相关的分类器，或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
测绘去安全开源模型的生产、重分发与下游应用留存机制
摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链，作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。
用权重几何解释事后安全脆弱，并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制，并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
提出 Trace2ATT&CK，用溯源图把内核遥测映射到 ATT&CK
Trace2ATT&CK 是一条从 Linux 内核遥测到 MITRE ATT&CK 排序候选的端到端流水线，面向已经划定的攻击窗口，而不是异常检测或 CTI 报告。
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
提出 Capsule Lens，用胶囊近似并追踪表示空间的概念几何
Capsule Lens 用一个可闭式拟合、可跨 checkpoint 比较的胶囊，定位概念在表示空间中的区域并跟踪训练引起的漂移。
检验个体身份训练的视觉表示是否线性编码生物概念
这篇工作检查只做个体匹配的动物 Re-ID 表示里，有没有可审计的生物学结构。。
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展：现成检索器不微调时，拼接扩展文本往往增益有限甚至变差，而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
提出 KPI，用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向：相关性批量改特征会带入冗余，少量因果上关键的特征即可完成转向。
提出 ResLRP，抑制视觉 Transformer 残差抵消引起的归因不稳定
Berend 等人针对 ViT 上 LRP 热图嘈杂、不忠实的问题，把原因放在残差加法而不是注意力规则：前向抵消留下很小的 zout，标准 LRP 用它作分母，放大成不稳定的正负相关性。
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
提出 SALVE，用文本优化检测蒸馏数据中的潜意识学习效应
SALVE 是一种文本优化方法，用来在训练学生之前，把潜意识学习数据里读不出来的教师特质说成可读系统提示。