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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。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

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。

DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。

本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性：隐私指令是指令，轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化：tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立，而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。

论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。

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。

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。