全部论文

论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

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。

作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现：每条提示词有未知的逐次失败概率，浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。

Matryoshka Attribution（MAttr）把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

学习得到的潜在通信链路会改变由冻结、对齐智能体组成的系统是否遵从有害请求。。作者研究三种拓扑：双智能体、三级顺序协作，以及双专家加汇总。

作者分离出与一般有害方向正交的类别残差，用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。

作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。

AURA-Eval 是一个面向工具使用轨迹的增强与诊断框架，用来分开看智能体是否说出风险、采取哪种行动策略、以及该行动相对场景风险是否安全。作者要解决的问题是：现有智能体安全评测常给出单一分数，看不出风险识别、执行前检测，以及在仍有安全完成办法时模型是安全完成还是一律拒绝。

AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测，并附带一个决策时 Thought 校准模块。

作者在八个开源指令模型上研究：同一有害意图从对话改由工具交付时，拒答为何变弱，内部计算是否也变了。。