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开环审计冻结视觉安全分，发现偏离主要来自场景模板与视角
本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型（VLM）安全评分机制的实证审计研究。
提出拓扑条件后门，使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性，展示了常规评测盲区，并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
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。
提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
评估自动化 AI 研发触发智能爆炸的可能并主张先可见再约束与适应
Chan 等论证：自动化 AI 研发可能经软件反馈环形成智能爆炸，把本需数年的进展压进数月或更短。他们关心的不是换硬件的建设周期，而是 AI 扩大有效研发劳动力、再产出更强系统，以及社会能否在能力跃迁前看见、约束并适应这一过程。
提出 DURA，沿扩散潜空间生成自然对抗补丁，把机器人动作导向指定目标
DURA 是针对 VLA 的扩散式、补丁内容不受限的机器人攻击，同时支持白盒梯度和只看动作输出的黑盒。
提出 AuraForge，从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务，用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
提出 ERPO，用探针共识奖励对无标签代码生成做测试时强化学习
提出变长反馈编码 BAM，在生成文本中隐蔽传输秘密载荷
提出 PHIRL，将逆强化学习奖励与任务进度四维对齐
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。
提出 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊
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。
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
提出推断期后门攻击 AKRASIA，用代码触发器与伪装推理篡改代码输出
摘要论文针对推理代码大模型提出了隐蔽推断期后门攻击 AKRASIA，揭示了模型思维链可被利用进行欺骗性伪装的安全隐患。
提出 TrojanWorld，通过想象引导给世界模型智能体植入供应链后门
摘要TrojanWorld 揭示了世界模型智能体的供应链后门风险，通过在世界模型中操纵想象可实现对闭环动作的持续控制。
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
提出 UBA-ORL，借助 BD 与 CM 样本让离线强化学习后门在轨迹删除后激活
UBA-ORL 研究离线强化学习中由合规轨迹删除激活的后门：合法贡献者同时上传共享触发的后门轨迹和伪装轨迹，训练后触发响应被压低，删除伪装批次后再升高。受害系统是使用静态数据集和轨迹级遗忘接口的离线 RL 服务。对手不能看到训练算法、参数、梯度或具体遗忘算法，但能提交可区分批次，并在部署时向观测注入预定触发。
提出 SafeRLEval，评测安全强化学习策略的越界与代价偏差
Spoor、Plaat 与 Moerland 认为，安全强化学习沿用 CMDP 的 E[C]≤d，只报告平均是否安全，看不出越界频率和幅度，也分不清训练期、带探索噪声的最终策略和贪心部署策略。他们提出评测框架 SafeRLEval：越界率 V、按安全界归一化的平均代价偏差 Dnorm、只在越界回合上计算的归一化幅度 Dnorm+。用 IQM 跨任务和安全界聚合。
提出 QPT，用奖励与成本 Q 惩罚条件 Transformer 做安全离线强化学习
QPT 针对安全离线 RL：只从离线数据学习，同时处理约束满足、回报最大化和行为正则，并希望部署时更换成本阈值而无需重训。