另有 669 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力，减轻多模态幻觉
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。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
提出 LocUS，用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向
LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。
提出 CAM-Steer，推理时按多类别风险引导隐藏状态以降低有害回复
提出 SPARK，在预填充阶段修复多模态 KV 记忆以防御视觉语言模型越狱
提出 MROP，在发射端推理时纯化输入以抵御训练投毒后门
MROP 是 deep JSCC 无线图像传输上的推理时输入纯化，对象是矩形补丁后门。
提出 GAPS 维度门控，改进条件激活引导以抑制毒性与概念指涉
GAPS 为 activation steering 增加维度级条件：在决定何时干预之外，再决定当前该动哪些神经元。
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。
用 Gram 逆校正多价值激活转向，抑制多元对齐的跨维溢出
提出 GeoSteer，把保范数激活引导做成球面测地线优化
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
测量合成审稿训练导致的科学判断坍缩并提出 TrustReviewer 缓解
摘要一步递归里合成审稿会收窄判断。
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
提出 REINS，在 SAE 空间抑制有害延续并增强拒答
REINS 是一种推理时 SAE 安全转向方法，并配有用于上下文伪装的基准 GUISE。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 Constitutional adapters，蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
摘要差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳，并可按 α 换取遵从。
作者提出 CONFLICTGUI 基准，覆盖指令内部冲突与指令和 GUI 上下文冲突两类场景，用于研究 GUI Agent 的冲突感知终止能力。
ConflictGuard用推理时的可行性核验和条件激活转向，让 GUI 智能体在指令不可行时终止，而不是盲执行。