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这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。

TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。

作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。

AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划，再按该计划作答”，并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。

Intent-Privilege OPSD 针对视觉语言模型的跨模态隐式风险，把安全与有用性放进同一个训练目标，并要求部署时不再看意图。图像和文本可以各自无害、合在一起才有风险。

语言预算下的多语言遗忘：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。

SEAL是面向混合 MoE 的训练时防御：只对齐始终执行的共享专家，使安全不依赖路由器是否把 token 送到安全专家。

Cunning 是一种两阶段对齐：先用与安全目标不绑定的推理陷阱题培养 vigilance，再接常规安全微调，使安全判断更常在有害计划之前控制回复。

WIFA 是一种自动意图组数据构造，用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。

占位。

SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。

IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。

作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训，而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场，从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移，以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。