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 AdvSim2Real，协同训练网页智能体抵御页面注入
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 SceneFactory-3D，用路况反事实评测驾驶策略的闭环安全性
SceneFactory-3D 是 GPU 批处理的多智能体驾驶仿真器，用来在场景和控制器固定时只改路面物理，并比较闭环结果。
发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。
评测安全 Agent 在对抗性任务污染下的解题成功与开销
AgentLSD 是一个对照框架，用来测量安全智能体在任务本身不变时，对对抗性任务污染的反应。
测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响
这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。