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开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。

这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

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。

LADE 是一种只读首 token 输出概率的防御，用来在生成前挡下可能引出有害回复的查询。

本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。

CorrectGuard 面向不能人工检查生产输入、也没有生产标签的黑盒安全护栏，用外部模型估计单条决策是否正确，并据此排序和弃权。离线基准会随数据和攻击变化，未必代表生产分布。隐私约束还可能禁止模型查看原文或可反演的稠密嵌入。

Persona Guardrail 是客服向智能体的同步运行时防御：先写明功能边界，再决定放行或拦截，而不是只检测某一攻击类。

SecJev 是 0.8B 到 9B 的安全决策模型族，作者称据其所知是首个面向安全的 Jev-like 家族。

给 SSM 安全头一个收缩条件，并在越狱检测上使用收缩正则的 S4 头。。

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。

FBS Debate 是一套可扩展监督的辩论规则：两名计算方争论一个可递归分解的是非问题，人类只在最后选出的子问题上做黑盒判断。要处理的缺口是，prover-estimator debate 虽能覆盖稳定分解，但只在输入分布的平均意义下成立，而且 Bob 的获胜策略一般要跟着 Alice 的作弊策略变。作者要在同一问题类上，让每个错误实例都能被抓住，并让诚实且正确成为双方的占优策略。