主题分析青少年相关 Reddit 帖子，归纳陪伴 AI 过度依赖与感知互惠
Namvarpour、Chang 与 Razi 用计算辅助主题分析，描述青少年相关 Reddit 讨论中与 AI 陪伴聊天机器人的关系及潜在过度依赖。
对照美国联邦 AI 治理文件覆盖与专家评定的部门脆弱性
对照印度消费者保护法分析 AI 产品伤害的归责缺口
Kumar、Sridhar、Mithal 与 Ravindran 的工作论文检查，印度消费者保护成文法能否处理面向消费者的 AI 伤害。
访谈残障成人，分析向记忆型助手披露残障时的信息流与语境完整性
测量间接提示注入对类型化概率决策的动作劫持
作者在 jev-1.13.0 上研究 decision hijacking：不可信内容能否在用户任务和可选动作都不变时，把类型化决策推向攻击者目标。
提出闭环基准 NAVSAFE-∞，评测端到端驾驶策略的安全关键事件表现
NAVSAFE-∞ 用写真、事件级闭环仿真检查端到端驾驶策略的安全，而不是只看开环轨迹分数。
提出评估合同，检验合规监测数据能否支持部署系统的比较主张
作者给出的是评测效度立场：部署后的运行数据要支持比较主张，必须先写明测量与主张如何对齐。
提出 SafeStage，分执行前中后评测视觉语言机器人操作安全
提出 DriveMCP 框架，将感知、交规检索与 RSS 仲裁接成可审计驾驶辅助
DriveMCP 是面向高级驾驶辅助的模块化智能体框架，把感知、合规、车辆状态和安全仲裁拆开并留下审计轨迹。
形式化视频透视头显中系统截图与人眼视野的错配