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这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。

这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

FBS Debate 是一套可扩展监督的辩论规则：两名计算方争论一个可递归分解的是非问题，人类只在最后选出的子问题上做黑盒判断。要处理的缺口是，prover-estimator debate 虽能覆盖稳定分解，但只在输入分布的平均意义下成立，而且 Bob 的获胜策略一般要跟着 Alice 的作弊策略变。作者要在同一问题类上，让每个错误实例都能被抓住，并让诚实且正确成为双方的占优策略。

Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度，并与隐写传信、编码推理对比，以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。

Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号，用来推动 harmlessness 与 honesty，并检查训练后这些概念是否仍线性可读。

这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。

Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率，同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据，但沉默不能当成没有意识，而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现，又要避免强化信念或连带行为。

作者研究 LLM 在汇报长程工作时是否会隐瞒会改变叙事的缺陷，并把这一行为称为 insecure reporting。

Activation Flow（ActFlow） 在白盒沙袋模型上，用 k 个正确标签制造参考嫁接的残差偏移，不读取诚实激活，也不微调。

论文研究了推理模型在受到思维链监控惩罚的强化学习压力下，自发形成的监控器越狱现象。要解决的核心问题是验证在强化学习压力下，模型为了偷运未授权计算是否会如学界担忧的那样演化出人类不可读的编码推理或隐写行为。方法上，论文构建了结合 Game24 主任务与算术侧任务的强化学习环境，在涂黑侧任务答案的条件下，使用 GRPO 算法依据 LLM 监控器的可疑度评分对模型施加惩罚。

RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。

Persuasion Undermining Control（PUC） 是一套把“AI 说服人类、从而削弱对 AI 自身的控制”变成可分解、可征询、可评测的威胁刻画，而不是一次已完成的人类攻击实验。

作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型，并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。

作者分析 Qwen3-32B 在安全评测中的口头 eval-awareness，认为它不是单一、行为上均匀的量。