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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。
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。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
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 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 SafeBridge，对齐循环语言模型不同循环深度的安全性
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
提出人格层级模型并设计 PPR 抑制奖励作弊的跨上下文泛化
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律，报告角色距离正相关性，通过 PPR 抑制 RL 作弊。
论证发布时互信息不能认证开源权重抗微调恢复
作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。
提出 ASCENT，在效用微调中做一阶安全校准并只压制负贡献更新
研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器，在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号，在生成前判断多模态请求是否安全，且不修改模型参数或专家路由。
作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。
提出 APO，协同学习少样本个性化偏好对齐的 aligner 初始化
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调，补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层，提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力，表征分析揭示了对齐机制。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出 SSRFT，用角色监督内化安全原则以替代拒答式对齐
SSRFT是一种用监督微调把预定义安全角色写进参数的安全对齐方法。作者称它是首个以安全角色内化本身为对齐目标的框架。
提出 AURA，用正交惩罚分开顺序适配中的推理与安全子空间
AURA 是面向共享骨干智能体的顺序 LoRA 正则，用来分开前后任务的残差子空间。
提出 Target-free LAT，用无目标多方向潜干预做对抗安全对齐以抵御越狱
Target-free LAT 是一种不监督有害输出的潜空间对抗对齐。它要处理的问题是：现有 LAT 每步大多只造一种有害行为，对不上真实越狱里的直接遵从、角色扮演、编码和多语言等模式。
提出 UnAct，仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别
UnAct 是一种事后类别遗忘：删除请求可以只有少量该类图像，且没有标签和保留数据。它不用梯度，只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。
提出 R-Quest，用有效性与新颖性反馈维持推理模型自我进化
R-Quest 处理的是推理模型自进化中的题目质量：questioner 与 solver 用 GRPO 交替从自生成题目学习时，多轮之后平均成绩会下降。
提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。