揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
提出 JailbreakSkill，用可演化技能自动搜索并复用越狱提示
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
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。
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
提出 SAKIKO 框架，审计工具调用 LLM 的定向激活干预是否构成修复
SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预：行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分，是四件分开的事。