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FAITH 是面向高维系统的无模型安全过滤强化学习框架：安全修正与任务回报分属不同模块。

作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。

研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。

开放任务没有验证器时，被演化的是评分器，而不是再补一条手写 rubric。

作者研究小规模 LLM 智能体在显式 wall-clock 预算下能否按时返回，并把更多时间换成更好的解。

这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。

这篇论文研究了智能体技能（Agent Skills）安全扫描中的“审查–执行脱节”问题，并提出了对应的攻击验证与防御方案。

SOUL用稀疏特征引导的策略 unlearning 处理 VLA 的 state hallucination。

Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响，同时保留合法任务所需的不可信信息。

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。

作者研究有损推测解码在换取速度时，是否会比效用更快地损害越狱与提示注入防护，并给出按位置校正的 SecureSD。

SBW 是免训练的智能体行为水印，把所有者标识放在离散动作选择上，而不是输出 token。

POLAR 是训练无关的事前门控，用类型化本体在工具调用执行前检查能否组成候选逆序列。

SIGMA 让 Qwen3.6-27B 只凭 Model Spec 和高层领域，自己生产对齐任务、评分细则和奖励。