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开环审计冻结视觉语言安全分，发现其反映场景模板而非危险感知
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 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
提出用可逆网络为给定 AI 控制器寻找可证明前向不变集
本文处理的是认证场景：AI 控制器事先给定，不能为了构造 Lyapunov 函数去改控制器，却仍要给出可解析核验的安全依据。
提出 VICS-G 可行未来解码，重排冻结 VLA 策略的动作候选
训练无关解码器 VICS 在冻结 VLA 的推理阶段重排动作块，使当前选择带上该动作仍可能留下的安全完成质量。
提出条件特征抑制防御，检出对抗补丁后抑制 VLA 内部特征
摘要条件抑制与 patch 相关的 SAE 特征，间歇攻击下可提高 SR，持续攻击下则不能。
用 J-lens 检测辩论中屈从多数的智能体是否仍内部表征原前提
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。
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
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。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
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。
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
提出 HazardArena 基准，用孪生场景评测 VLA 的语义安全
HazardArena 评测 VLA 在运动要求不变时，能否因语义风险而停手。