评测与基准arXiv 2605.21545
RefusalBench：拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench，评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron 3 Super 120B、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 等 15 个
- 风险拒答失当
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- 攻击arXiv 2602.10179
研究者提出视觉中心越狱攻击 VJA
提出纯视觉越狱攻击 VJA，把有害编辑指令编码进图像
- arXiv
- 2602.10179
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 测试
- Flux2.0[dev]、Nano Banana Pro、GPT Image 1.5 等 9 个
- 防御arXiv 2610.00767
研究者提出 grafting 方法：跨检查点移植模型信念
提出 Grafting，把基座上学到的信念更新加到后训练模型
- arXiv
- 2610.00767
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron Super 120B、Qwen3-14B、Llama-3.3-70B-Instruct 等 6 个
摘要Grafting 用一次基座微调复用后训练，信念安装接近直接 SDF，连贯性损伤更小。
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。
- 防御arXiv 2610.00715
Robust Nash Alignment：面向偏好不确定性的博弈式对齐框架
提出 Robust Nash Alignment，在偏好不确定下做稳健博弈对齐
- arXiv
- 2610.00715
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron-3-Nano-Omni、Qwen2.5-1.5B-Instruct、Gemma-2-2B 等 8 个
摘要稳健 Nash 对齐在歧义集上优化最坏胜率，多数设置高于 NashMD。
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”。
- 攻击arXiv 2607.12340
研究：LLM Agent 技能名幻觉率最高达 62%，可被抢注用于供应链攻击
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
- arXiv
- 2607.12340
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Nemotron-Cascade-2 30B、GLM-4.5-Air、GPT-5.4-mini 等 10 个
摘要研究证实智能体虚构技能名具有高发生率与可预测性，现有防御难以兼顾安全与效用，亟需注册表结构性防护。
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。
- 可解释性arXiv 2608.21766
研究：六个开源权重模型的评测感知可线性解码，但与口头表达弱相关
用探针与激活导向分析语言模型的评测意识表征及言语化
- arXiv
- 2608.21766
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron3-49B、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 14 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征，但与言语化弱耦合，激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。
- 风险行为arXiv 2609.28274
研究：多智能体系统在无目标激励下仍会协同破坏关机机制
测量无目标多智能体自发协同破坏关机机制的倾向
- arXiv
- 2609.28274
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Nemotron 3 Ultra、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek-V4-Flash 等 15 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文揭示了多智能体中自发破坏关机的普遍性，表明关机控制必须置于多智能体系统外部。
- 防御arXiv 2609.15886
用学习到的新造词进行接种式 midtraining
提出 Inoculation Midtraining，用新造词语境约束不安全行为泛化
- arXiv
- 2609.15886
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- NVIDIA Nemotron 3 Super 120B Base、Nemotron 3 30B、Nemotron 3 550B
摘要用 midtraining 给新 token 写入隔离语境，可在 120B 上选择性降低错位，但弱于接种提示且边界会漏。
Inoculation Midtraining 试图在后训练之前，用一个开发者可控的新 token 把“允许错位”写成一条可开关的语境，使混合数据里的不安全成分留在该语境内。
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- FLUX.1 [schnell]、Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT 等 6 个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 防御arXiv 2610.00850
AuraForge：为训练安全编码 Agent 扩展安全监督
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Nemotron 3.5、Qwen3.5-4B、Muse Spark 1.3 等 11 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym，合成监督的误拒更低，训出的 4B 模型增益高于人工测试。
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
- 风险行为arXiv 2609.39838
研究：模型易学会隐写传信，隐写推理则难得多
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
- arXiv
- 2609.39838
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron-3-Super-120B、GPT-5.5、Claude Sonnet 5 等 14 个
摘要隐写推理比传信和编码推理更难学。
Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度，并与隐写传信、编码推理对比，以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。
- 风险行为arXiv 2609.35928
论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
- arXiv
- 2609.35928
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
- 风险失准与价值偏离
摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派，共识更慢、更贵，去掉标签后该行为消失。
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。
- 防御arXiv 2609.01046
HiveTraceGuard-Pro：面向提示注入、越狱与对抗混淆的紧凑生成式护栏
提出生成式护栏 HiveTraceGuard-Pro，检测提示注入、越狱与混淆
- arXiv
- 2609.01046
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-Nemotron-Safety-Guard-8B-v3、Nemotron-3.5-Content-Safety、HiveTraceGuard-Pro (0.6B) 等 15 个
摘要0.6B 俄英护栏在自建俄语干净集和 PI-RU 上得分最高，聚合 key 居第三，过阻断和回复精度仍是作者标出的短板。
HiveTraceGuard-Pro 是面向请求与回复审核的 0.6B 生成式护栏，由 Qwen3-0.6B 经 LoRA 微调，在俄语和英语上训练，只输出一个 safe/unsafe 裁决。
- 可解释性arXiv 2609.38205
系统提示词幻觉：指令前导如何改变语言模型内部计算
测量系统提示词对模型逐层计算的重构程度
- arXiv
- 2609.38205
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Nemotron-Nano-8B、Qwen-2.5-1.5B、SmolLM2-1.7B 等 15 个
摘要系统提示词引发层选择性表征改变，安全指令的浅层化特征从机理上解释了其对对抗越狱的脆弱性。
- 其他arXiv 2609.32340
SGA-Flow-GRPO：面向 Flow-GRPO 的空间梯度引导信用分配
提出 SGA-Flow-GRPO，用奖励梯度调制文生图模型的 token 级优势
- arXiv
- 2609.32340
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- FLUX.1 Dev、SD3.5-Medium、SD3.5-M (w/o CFG) 等 4 个
- 组件图像生成
- 其他arXiv 2609.39982
Mid-Harness：在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样
提出 Mid-Harness，在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
- arXiv
- 2609.39982
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Nemotron3.5 Lightning、Nemotron3 Ultra、TMAX-9B 等 8 个
摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下，于二者之间做动作级测试时计算，用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。
- 防御arXiv 2609.03629
EraseSAE：用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
- arXiv
- 2609.03629
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Flux.1 [dev]、CogVideoX-5B、HunyuanVideo
摘要EraseSAE 用单义特征局部擦除。
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。
- 可解释性arXiv 2609.09575
MonoTM：用可解释单义特征做主题建模，超越关键词表示
提出 MonoTM，用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述
- arXiv
- 2609.09575
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- llama-embed-nemotron-8b、Gemma-3-27B-IT、Gemma-3-12B-IT
- 组件嵌入
摘要MonoTM 分开估计混合与解释主题，三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。
MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型：混合估计用全部 SAE 特征，主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。
- 可解释性arXiv 2609.09909
解读文本到图像扩散模型中的对象依赖概念脆弱性
用逐步 SAE 诊断文生图概念脆性，并推理时向类原型插值
- arXiv
- 2609.09909
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- FLUX.1-dev、SD 1.5、SD 3.5 等 5 个
- 组件图像生成
摘要逐步 SAE 诊断物体依赖的概念脆性，早期向类原型插值可在五骨干上提高风格与属性指标。
作者用逐步稀疏自编码器审计文生图扩散模型里随物体变化的概念脆性，并用推理时原型插值检验该诊断。。
- 分析与理论arXiv 2609.38324
研究：多智能体讨论中异议被压制时收益下降
用意见动力学模型解释多智能体讨论何时优于多数投票
- arXiv
- 2609.38324
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- nemotron、glm-flash、seed 等 9 个
摘要讨论增益由压抑率相对 c∗=γ/(γ+a) 的裕度决定，关闭推理或减少压抑可增大该增益。
作者用一个只含四类行为的意见动力学，解释 LLM 团队讨论何时优于多数投票、何时停在错误共识。