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提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
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 APO，协同学习少样本个性化偏好对齐的 aligner 初始化
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 VERA，结构化审计漏洞推理中的虚构主张
提出 Grafting，把基座上学到的信念更新加到后训练模型
Grafting 把在基座上学会的 SDF 权重更新加到后训练模型上，用来近似中训练干预，而不必为每次改语料重跑后训练。
SGTR 是针对模型自我识别的微调，用来逆转和预防 emergent misalignment。
PlurPO 是一种后训练方法，用来降低个人建议等无真值场景中的社会谄媚。
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏潜隐特质迁移
摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积，并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。
提出价值泄漏评估，测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造，提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒，指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出 Robust Nash Alignment，在偏好不确定下做稳健博弈对齐
Robust Nash Alignment 把偏好对齐从“对着一个名义成对核求 Nash”改成“在偏好核的不确定集合上求最坏胜率”。
提出 DeMTS，把扩散语言模型去噪轨迹建成多元时间序列以检测幻觉
提出技能名称抢注攻击，利用智能体虚构技能名实施供应链劫持
本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
用性格训练做 on-policy 蒸馏，诱导模型对自身资源形成 CARA 风险厌恶
作者用角色训练把资源上的 CARA 风险厌恶写入语言模型，以服务与失准智能体做交易这一设想。评测用的是赌局选择，不是真实叛逃中的交易。
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。
这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较：幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途，而不是唯一目标。
提出 TAME 框架，定位并验证驱动涌现失准的回复 token
摘要提出 TAME 框架在 token 粒度定位 EM 信号，掩码高归因 token 成功切断跨任务未对齐。
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。