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审计 HarmBench 分数能否代表单一 harmful refusal 属性
这是对 HELM Safety 中 HarmBench 的构念效度审计，检查 harmful refusal 能否作为单一属性来读分数。。
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
诊断合规系统裁决是否随监管规则扰动而改变
用行为反事实和激活探针，审计合规裁决是否依赖所给规则。。作者要分开两种看起来一样的正确裁决：用了所给规则的，以及靠案例表面或训练模式得到的。
提出研究世界模型，用语言模型预测干预增益
作者把语言模型用作研究世界模型，在执行前预测干预增益的中位数，用来在有限预算下比较候选实验。要处理的缺口是研究智能体提案快于执行。同一类改动在不同参考模型、配方和预算下效果可以不同，因此需要能离开原环境继续使用的实验知识。
扩展全模态基座的强化学习以支撑智能体自我改进
MiMo-V2.6 是全模态 MoE 技术报告，用扩大 RL 计算、环境和评分来追求智能体自我改进。
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出 RouterInterp，用 SAE 解释 MoE 路由的叠加特化
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
提出包络采样，用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 GUISE 基准与 AXIS 训练，防御叙事包装越狱
作者测量叙事包装下的拒答失效，并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是：安全对齐模型拒绝直说的有害请求，却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。
提出路由 TopK SAE，把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路，用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督，副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督，作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
检验潜意识学习能否经无关数据蒸馏传递能力、后门与作弊
摘要作者报告潜意识学习可传递新技能、后门与作弊倾向，且分布外泛化强于单层转向向量。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
提出零空间激活引导 Nullify，免训练擦除指定记忆并保持效用
提出 SLDR，用选择性层恢复与动态路由防御恶意微调
SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物（Model Organisms）的多目标训练与验证体系。
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
作者把 LLM 漏洞补丁基准的评测流水线当作会改变测量结果的对象，并明确说本文不是再做一个用于排名的基准。