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。
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
用聚合与区分效度检验基准是否衡量其所称概念
提出诚实留出协议，量化安全路由评测的基线选择偏差
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限，指出防御重心应转向外部动作级强制。
诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校
诊断性分析：五个提示词分类 guard 的置信度，在清洁输入上可以较校准，在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。
提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因
Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论，解释安全护栏为何随语言变化，而不是只报告一个 JSR。
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
提出 REGEXROUTE，用 SAE 引导的正则特征做 LLM 路由
提出 Trace2ATT&CK，用溯源图把内核遥测映射到 ATT&CK
Trace2ATT&CK 是一条从 Linux 内核遥测到 MITRE ATT&CK 排序候选的端到端流水线，面向已经划定的攻击窗口，而不是异常检测或 CTI 报告。
交叉审计对话日志中用户对准助手的不当对待
作者审计 Chatbot Arena 英文对话里用户对准助手的不当对待，核心是测量构造并不单一。
实证分析 gh-aw Markdown 的结构、维护与指令防护
这是一项对 GitHub Agentic Workflows Markdown 的仓库挖掘，目标是描述开发者如何规定并维护会反复执行的智能体工作。
分析稀疏重叠下 LLM judge 与人类一致性的验证误差并规划重叠分配
这篇工作研究标注重叠很稀时，怎样验证 LLM judge 是否足以替代人类，并规划重叠该留多少、怎么分配。。部署前的标准做法是在校准集上比较 judge 与人类的一致性。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源
证明固定支撑下特征叠加的线性可达界，并用 IHT-SAE 越过线性读出
这篇工作给出特征叠加中线性可及性的高概率几何约束，并据此比较线性与非线性 SAE 解码器。
用意见动力学模型解释多智能体讨论何时优于多数投票
作者用一个只含四类行为的意见动力学，解释 LLM 团队讨论何时优于多数投票、何时停在错误共识。
提出 RewardExplainer，用反事实偏好反馈学习奖励模型解释
RewardExplainer针对只输出标量的判别式奖励模型，训练一个可复用的自然语言机制解释器，并把解释接到偏差发现与 RM 微调上。
界定单迹监控对 2-safety 超性质的可检测前沿与监督缺口
论文测量单迹安全监控相对 2-safety 超性质能看见多少：跨租户泄漏、觉察到被评估、策略性表现不佳都由两次执行之差定义，一条轨迹装不下判定。
用物理陷阱模型描述 Best-of-N 越狱的攻击面规律
Biroli 用一个玻璃陷阱式的微观模型，把 Best-of-N 越狱写成熵瓶颈加能量鞍点，并用四个数描述 (N, M) 攻击面及温度依赖。。
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性，指出安全对齐泛化比效用更为脆弱，呼吁改进评估流程。
提出 Nudgeability，测量推理模型跟随信心信号调整工具委派的对准程度