另有 324 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
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。
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
构建 BazaarBench，评测 C2C 市场中 Agent 的违规与失信行为
BazaarBench 针对大语言模型智能体在去中心化 C2C 交易中的代理安全问题，提出了一个结合底层实体状态与大模型裁判的仿真基准平台。
提出拓扑条件后门，使代码模型在推断多智能体部署时植入漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 SAGE，定位代码修复 Agent 最早偏离安全意图的轮次
SAGE 在已通过语法和功能检查、但仍含确认安全缺陷的智能体修复轨迹上，定位最早可归因的安全意图偏离。。
提出服务方间接提示注入，把主动智能体的决策协助转向预选目标
外部提供者只控制与自身目标关联的内容，就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
提出 AURA，用正交惩罚分开顺序适配中的推理与安全子空间
AURA 是面向共享骨干智能体的顺序 LoRA 正则，用来分开前后任务的残差子空间。
提出 MemAdapter，在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架，用来处理记忆诱发谄媚。
提出检测、结构化与 GSPO 流程，降低共识生成的提示注入错位
这是一篇把 LLM 数字孪生放进增强民主的博士论文，分个体表示、政党聚合和共识生成的提示注入三章。
提出 EviLLM，经账户指令或插件向代码生成流程注入漏洞
提出 COVER，用干预门判定 Agent 规则谓词能否自动执行
这篇工作测的是智能体验证器在检查之前的分流：外部规则里的哪条谓词能用固定过程解决，哪条必须交给评审。
测量 Agent 端到端检索选择中的来源偏好并测试缓解
这篇工作测量的是智能体在端到端检索里的来源偏好：满足相同需求、位置对齐时，仍系统性多选某些 URL 域的条目。
测量多智能体博弈中数值信号的结构及其对合作的影响
四种 LLM 在四个经典两人博弈中交换无预设语义的数字时，消息结构可以跨模型出现，合作水平的变化则不能跨模型外推。
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
提出 ASA 与 AttestMCP，度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
提出 MIRROR，用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语，只处理不透明字节，不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle：中介合法终结 TLS 后可改在途消息，而语义校验有推理开销和误拦，签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
提出 BDA，按辩证动作可靠性加权聚合多 LLM 议会以抵抗持续对抗
BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法，同时处理置信度校准和持续不可靠席位。