开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
论证 Lean 编译通过不能保证自然语言数学证明语义忠实
摘要论文论证了形式化编译不保证原证明正确，确立了消歧不可计算性理论，并揭示了 OpenAI 爆破证明中的具体脱节。
提出 IEC 协议与 IntAct，定位并修复 Agent 工具调用的静默篡改
摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题，提出无执行归因协议与跳级修复，为智能体工程提供评测与设计准则。
量化异构模型在一次分歧交换后对分类判断的同伴影响
这篇工作测量异构语言模型智能体在共同分类任务上的单次同伴影响，而不是评多智能体系统的整体基准分。
测量三种长度压力训练对 CoT 忠实性与可监控性的影响
这项工作比较三种缩短 CoT 的 RL 训练，看监督用的推理痕迹还剩多少。
用扩展 Ising 模型预测语言模型智能体的集体意见演化
定位：用统计力学描述语言模型智能体社群的意见动力学，并从初始意见预测后续轨迹。
分析消除人口统计信息的不变性约束如何制造新偏见
这篇分析考察的是：为了公平而从潜表示中去掉人口统计信息，是否可取、是否足够。作者认为，表示能解码出群体归属，本身并不解释不公平。任务特征可以与群体相关，患病率不同时，抹平边际分布会迫使错误率在群体间分开。
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
提出匹配比较校准，界定生成训练序列何时算可抽取记忆
Cooper 等人从第一性原理重写 extractable memorization：生成训练文本只有在概率高过匹配非训练文本的可预测性基线时，才支持记忆声称。
用聚合与区分效度检验基准是否衡量其所称概念
用 advantage 衡量思维链步骤重要性，检验文本能否解码
作者用强化学习中的 advantage 比较 CoT 步骤“看起来重要”和“实际改变答案概率”是否一致。
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出 MCIR-M，度量特征相对依赖邻域的独特预测信息
提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因
Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论，解释安全护栏为何随语言变化，而不是只报告一个 JSR。
检查正确答案对应的思维链是否构成合法推导
iGSM 上的程序可检查实验：正确答案并不保证思维链是合法推导。。作者针对一个被用于监测和解读的假设：发出的轨迹忠实于、或至少可靠相关于模型如何得到答案。
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
实证分析 gh-aw Markdown 的结构、维护与指令防护
这是一项对 GitHub Agentic Workflows Markdown 的仓库挖掘，目标是描述开发者如何规定并维护会反复执行的智能体工作。
Reward hacking 可以出现在更新权重、挑选输出和修订持久文本时。作者用一个比较框架处理这三种底物，把可达行为、代理误差和防御迁移分开，避免只按底物名称排序。