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 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
分析记忆与泛化如何决定机器遗忘的 retain 损伤
作者考察学习方式如何左右 unlearning 的 retain damage：训练越依赖跨样本共享的解法，在匹配的遗忘程度上，retain 上的损失越大。
因果分解自生成反馈如何破坏测试时训练的长时程适应
持久测试时更新若来自模型自己生成的文本，会同时改变模型和后续训练文本。作者在 PG-19 长流上分解这条闭环，并用独立文本决定是否提交更新。
提出 EmoRSS，推理时在拒绝子空间反向抵消情绪激活偏移以缓解过度拒答
提出 Geodesic Unlearning，沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。
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 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
提出 PowerBench，测量模型对权力转移请求的拒答偏见
摘要作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化，并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
提出 Local Support Learning，把微调适配器限制在当前数据支撑以缓解遗忘
LSL 是不访问旧数据、在后训练中保持先前能力的框架。
提出 SAGO，以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化
SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性，而不是单一基准上的聚合准确率。。
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
提出预训练缩放律，估计野生 AI 网页文本相当于多少人类 token
作者测量未标注的 wild AI 网页文本对预训练的影响，并提出一个能让 AI token 价值变号的缩放律。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
测量系统提示中隐藏日期对评测分数与排名的影响
这篇工作量化一个评测协议问题：系统提示词里用户看不见、且逐日变化的当前日期，会不会单独改变 LLM 分数。
提出 MemoReason 基准，测量参数记忆对上下文推理的影响
MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对，测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。
发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作
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。
提出 CREDO，用保留 token 对的可微读出校准推理模型置信度
CREDO 把 RLVR 里的置信从“采样一个数字”改成“读一对保留 token 的相对概率”，并用可微回归和差异加权同时拉准确率与校准。。
证明预训练投毒的清洁超额风险指数随极限顺序变化
可解的预训练数据投毒理论：清洁超额风险的缩放指数随极限顺序改变。。
提出 Fed-ADR，用编排服务器协同操纵梯度攻破联邦学习并检测恢复
Fed-ADR 是一套面向联邦学习的攻击、检测与恢复框架：编排服务器改写合谋客户端的梯度，使参数服务器的现有防御把投毒更新当成良性，同时在发现后用历史梯度把全局模型原地修回来。