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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。

IDU 面向无条件 flow 与 score-based 教师，在蒸馏成单步生成器的同时做数据遗忘。

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。

论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。

SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。