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LETHE 是一种发布前加到个人图像上的保护扰动，用来对付未经同意的图生视频。

编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体，进入后续协作和系统协调。

Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。

本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。

作者把 no-thinking 定义为可测量的回答行为，而不是从思考开关、特殊标记或输出长度推断。

Workerville 用组织行为测量智能体安全如何随监督、同伴和记忆条件变化。。要处理的缺口是：持续运行的 LLM 智能体同时接收用户指令、同伴消息和长期记忆，但既有安全评测多把这些通道拆开，没有统一的定量测量。

RL-ARC 是校准感知的强化学习框架，用推理过程的口头置信度调节答案置信度。

EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。

三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号，而不是自发欺骗检测器。

U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。

作者用 agent plasticity 衡量一件事：权重冻结时，智能体把经验写成可继承制品，再换成留出能力增益，这个转换有多省。

VeriFine 把驾驶和导航推理的自改进写成策略、课程和无参考评审的协同演化，用来处理固定评审跟不上新失败模式的问题。

Learn2Play Bench 用新设计的隐藏规则文本游戏，评测 LLM 智能体在不更新权重时从交互中学习的能力。