全部论文

论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。

SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。

SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。

LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。

Weakest Link 把大模型推理蒸馏改写成带最坏前缀约束的强化学习：学生最大化可验证任务奖励，但任一前缀上对教师的平均负对数似然不得超过预算 d。作者认为，序列级软 KL 只惩罚平均散度，学生可以用别处的高概率文本掩盖某一步的逻辑错误，同时仍得到正确最终答案。GRPO 则只优化最终答案。

Protocol-level Rubrics（ProRubric） 研究的是：没有可验证器时，把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。

BenchShield 是放在 LLM 智能体评测基础设施里的一层插桩，用来让奖励相关轨迹的完整性可以被检查，而不是只看最终分数或评分函数。可执行基准里，智能体的中间动作会改变结果过程后来读取的状态，日志和反馈也会影响后续 rollout。作者认为现有的任务补丁、提示词和事后检测器不能证明某次运行留在预定边界内。

EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。

Value-Guided Preference Distillation 把多轮心理健康对话的对齐，从轮级偏好改成对多视野用户行为向量的多目标优化，再蒸馏进可部署策略。

RULER 用按指令定制的量表奖励，在没有配对 SVG 真值的条件下做开放式矢量图强化学习。

RMB 是一种奖励建模方法：用多样的代理奖励模型加 boosting 聚合，为 RLHF 提供更稳的奖励信号。。

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。