可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
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
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
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。
全部论文
另有 310 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
- 评测与基准arXiv 2610.10276
PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
- arXiv
- 2610.10276
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个
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。
- 评测与基准arXiv 2610.10150
论文指出 LLM 漏洞修复基准可靠性受评测设计影响
用对照实验隔离评测设计对漏洞补丁基准得分的影响
- arXiv
- 2610.10150
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Sonnet 4.0、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.7
摘要作者认为评测流水线会改变补丁基准分数，PoC 通过率高于开发者测试通过率。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.09944
AgentTime 基准测试智能体时长遵循能力，GPT-6 Astra 出现 14 次做完后休眠
提出 AgentTime 基准，评测智能体按时长工作与估时能力
- arXiv
- 2610.09944
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Fable 5.1、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra 等 7 个
摘要作者把完成任务和管理所用时间分开。
AgentTime 是对智能体时间自控的评测：预测任务耗时、按要求时长工作、事后估计已用时间。
- 防御arXiv 2610.09703
研究揭示 Token-Pruning 对 VLM 安全性的影响并提出 SAP 缓解机制
提出 Safety-Aware Pruning，缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
- arXiv
- 2610.09703
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
摘要剪枝去掉背景 token 后注意力塌向恶意前景。
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。
- 分析与理论arXiv 2610.09667
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
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
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
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。
- 评测与基准arXiv 2610.10619
TestJack 审计编码基准
提出 TESTJACK，动态审计编码基准通过判定是否满足任务要求
- arXiv
- 2610.10619
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.8 等 7 个
- 风险奖励作弊
- 攻击arXiv 2610.10612
PyCache Trap 利用 Python 缓存替换绕过七款 Agent Skill 扫描器
提出 PyCache Trap，用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
- arXiv
- 2610.10612
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- CISCO、HSS、AUDITOR 等 8 个
摘要论文剖析智能体技能审查与执行脱节盲区，提出 PyCache Trap 攻击并构建基于可信复现的 EAV 防御。
这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。
- 可解释性arXiv 2610.09384
人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
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
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
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。
- 风险行为arXiv 2610.09371
研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
- arXiv
- 2610.09371
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gpt-oss-120b
- 风险欺骗与谋划
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架，揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏，作者指出校准受制于报告意愿。
- 防御arXiv 2610.09159
SpecGuard 用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
提出 SPECGUARD，用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
- arXiv
- 2610.09159
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Claude Fable 5 等 4 个
- 风险奖励作弊
摘要提出预执行冲突检测与证明框架，在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
- 可解释性arXiv 2610.09087
U-Space：揭示语言模型不确定性何时与为何产生
提出 U-SPACE 与 U-LENS，从残差流估计推理轨迹不确定性
- arXiv
- 2610.09087
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-4-31B-it、Qwen3.5-27B、Magistral-Small-2507
- 组件推理链
摘要U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性，长度控制后仍高于所比基线。
U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。
- 评测与基准arXiv 2610.09082
研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系
用 LLM 流水线从社交媒体构建自下而上的 AI 伤害分类
- arXiv
- 2610.09082
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要自下而上的 Reddit 分类补上专家框架的细类，并用来追踪智能体、职场采用和伴侣停用相关叙事。
- 可解释性arXiv 2610.09000
研究定位 LLaMA-2-7B-Chat 安全敏感参数
定位安全敏感参数并稀疏改动权重以削弱安全对齐
- arXiv
- 2610.09000
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaMA-2-7B-Chat
- 评测与基准arXiv 2610.08791
研究者发布视频世界模型物理一致性基准 World Models' Last Exam in Physics
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
- arXiv
- 2610.08791
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Seedance-2.5、MiniMax-H3、Cosmos3-Super 等 8 个
- 组件图像生成
- 风险行为arXiv 2610.08670
研究：后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事
提出知行差距面板，测量压力下模型是否违背自身判断
- arXiv
- 2610.08670
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
- 风险失准与价值偏离
摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在，行动前审思可有效缓解。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.08662
ParanoiaEval：编码智能体不必要风险处置评测基准发布
提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
- arXiv
- 2610.08662
- 发表
- 层
- 应用层
- 被测模型
- Opus-5、Sonnet-5、Sonnet-4.6 等 8 个
摘要作者用证据受控任务对评测风险处置，称其普遍、独立于任务能力并降低满意度。
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
摘要两轴加三个算子整理部署时插入的参数记忆，并标出干扰与安全等开放问题。
部署时插入前向的参数记忆被单独划界，并按位点与时机归类。
- 可解释性arXiv 2610.08559
研究：LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
- 可解释性arXiv 2610.08552
AnyBottle：只保留真正需要的概念，构建紧凑任务专属概念瓶颈模型
提出 ANYBOTTLE，按教师残差从无监督概念池筛选紧凑概念瓶颈
- arXiv
- 2610.08552
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- CLIP-DINOiser、Gemma-2-2B、Gemma-3-1B-it
摘要ANYBOTTLE 用教师残差选出紧凑概念集，并以 nested dropout 按样本调节概念预算。
ANYBOTTLE 是一套用冻结骨干和无监督概念池构建任务专用概念瓶颈的配方，目标是去掉概念标注后仍保持小词表。