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构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物（Model Organisms）的多目标训练与验证体系。
提出 comprehension audits，以人类理解证据作为继续研发门槛
本文是一份研发过程保障提案：用 comprehension audits 检验责任人是否理解 AI 参与产生的研发贡献，未达标就暂停后续开发与依赖该贡献的发布。。
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。
提出利用祖先 VLM 优化对抗补丁，使已部署 VLA 任务失败
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
提出 SOUL 稀疏特征策略遗忘，缓解 VLA 状态幻觉
SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。
比对捐赠对话史与众包提交，测量 AI 代答的集中度与获批
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
提出 VeriFine，用双环协同扩展验证以实现具身推理自我改进
VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。
分析记忆与泛化如何决定机器遗忘的 retain 损伤
作者考察学习方式如何左右 unlearning 的 retain damage：训练越依赖跨样本共享的解法，在匹配的遗忘程度上，retain 上的损失越大。
摘要作者称多数风险-对策关联停在提议，并主张把目标扩向安全的青年发展。
提出分风险对齐标度律框架，测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 ASCENT，在效用微调中做一阶安全校准并只压制负贡献更新
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
提出 SIGMA，让模型依据 Model Spec 自造对齐数据并改进安全对齐
SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。
提出 ES-Trace，审计代码生成模型模型卡内外的伦理来源披露
ES-Trace 是一套参考感知的披露审计，用来测量代码生成模型的公开文档里能观察到多少 ES-CodeGen 证据。