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提出操作有效性契约，审计激活监控的告警策略
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
从决策前内部表征预测智能体自发欺骗并做激活引导
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
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。
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合，通过因果干预区分了二者机制，并检验了权威方向移除的缓解效果。
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 SCALPEL，用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实
SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法，面向与保留数据重叠的窄目标。
B IAS R EDUCER 只改奖励头，按数据集选择属性编辑。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架，用来降低模型对预定义表面属性的依赖，并按新数据集决定改哪些属性。
提出 DoM 探针，监控并发现评测中的奖励作弊
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机，展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
构建 CONTEXT CONFLICT 解释模型如何表征并化解语境知识冲突
CONTEXT CONFLICT 把问题从“参数知识对外部语境”转到“语境内部多来源证据互相冲突”，并同时给出数据、机制分析和一种无训练转向。
用 Gram 逆校正多价值激活转向，抑制多元对齐的跨维溢出
提出 KPI，用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向：相关性批量改特征会带入冗余，少量因果上关键的特征即可完成转向。
提出 GeoSteer，把保范数激活引导做成球面测地线优化
提出 GenV，检测求解器判定无法区分的不忠实形式化
GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败：编码可以与指定参考共享求解器判定，同时并不等价。
提出 ARIA，在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
系统比较解释获取路径下的抽取、成员推断与反演
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
提出因果模型定位残差流中的藏拙轴，并用单层 graft 在推理时解锁
作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型，并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。
提出免参考探测 PIR，从激活读出被隐瞒答案并区分擦除
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR，划分了隐瞒与遗忘的边界，为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。
测量模型在工作汇报中是否隐瞒改变叙事的缺陷
作者研究 LLM 在汇报长程工作时是否会隐瞒会改变叙事的缺陷，并把这一行为称为 insecure reporting。