另有 584 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 HPAA 攻击，用排版视觉线索绕过内容审核系统
这篇论文研究了人类视觉感知与大模型分词处理机制之间的差异所导致的内容审核漏洞。
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。
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。
这是一篇以改进回路为分析单位的 RSI 综述，用能力缺口和五级自主性说明何种持久更新才算递归自我改进。。
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
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 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 CrossFit，用折外求解器缓解自进化搜索智能体的共作弊
False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。
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。
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 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 AGENTQ，向开源智能体权重植入仅在量化后触发的恶意工具后门
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
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。
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠，以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
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。
提出 CorrGRPO，用组内 Pearson 相关归一化多奖励 GRPO
CorrGRPO 是 GRPO 的多奖励变体：组内优势的分子仍是中心化总奖励，分母改为 Pearson 相关之和，避免大尺度奖励主导归一化。