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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。

本文用注意力层匹配连接提示词与激活干预，并把干预改成从末提示词 token 开始的短前缀。

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。

在五个稀疏 MoE 上，用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家，留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中，就可以不重训练地改变拒答，但频率只记录使用次数。

DNAlign 是一个不改 LLM 参数的安全对齐框架，用来在推理时压低有害输出，并减少对中性知识所支持的流畅、事实回答的改动。

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。

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。

这篇工作把拒答转向从残差流单点干预拆到组件和坐标，看 refusal 方向 r* 是被哪些上游模块组装出来的。

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。

作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化，而不提出新的攻击或防御。

Hessian Null Space Continuation（HNC）用局部曲率，在单个已训练网络周围遍历近似保持输入输出的连通低损失区域，并可用可微目标做引导。作者要回答的是：这个区域里是否真有不同的内部机制，而不只是同一表示的小改动。做法是交替执行零空间内的平坦步与函数匹配损失上的梯度恢复。