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作者用生态学的强 Allee 效应，讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。

VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

作者讨论腿式机器人 RL 流水线中，奖励、课程门控、评测统计量和参考运动如何在物理目标缺失时仍报告成功。传统观点只把奖励当作会被优化、因而会偏离的代理。

本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。

CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。

这项受控研究考察多智能体 draft-review 交接里，一条上游消息会怎样改变下游原本能做对的判断。下游同时看到任务证据和上游消息。作者固定证据，比较消息隐藏、原样展示和结论反转，用消息价值τ和交互Γ分开“消息有用”和“消息有害”，并把能独立答对却改成上游具体错答称为substitution。

论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。

PHIRL 用进度标注修正从示范反推的奖励，以减少真人在环，同时不把示范中的每一步都当成任务进展。

这是一项针对本地大模型智能体执行轨迹完整性与安全防篡改边界的实证研究。

委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。