另有247篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 RSI-Anything，用世界模型选择候选并保留策略更新
RSI-Anything 是一个跨领域框架：用世界模型预测决定哪些候选去拿外部反馈，再用反馈决定策略、工作流或预测器是否更新，并用检查决定哪一对被保留。要处理的困难是交互预算有限，以及策略一变，预测器面对的候选分布也会变。作者认为只改进其中一侧，不保证组装后的系统更好。
提出 SAFE-QE，过滤 LLM 查询扩展中无支持的幻觉词
摘要SAFE-QE 以可复现性与覆盖选择抑制扩展幻觉，作者称排序质量无可见代价。
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环，用来为自主系统的安全论证生成边缘场景，而不是发布一个新的公开测试集。
展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播
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。
为失配智能体种群建立生态模型，说明协作产生起飞临界规模
作者用生态学的强 Allee 效应，讨论失配智能体种群会不会在个体能力不变时起飞。。
提出选项通道攻击，重命名选项标签使 Agent 护栏放行违规操作
摘要作者评估指出类型化模型不应作为最终安全裁决者，其易受非策略文本与选项名称操控，且置信度过滤无法抵御攻击。
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
测量 AI 搜索引用脆弱性，证明普通公开发帖可进入引用与回答
摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞，测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用，呼吁审计引用供应链。
提出 LTBD，用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御：只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出 GROB，用只读公开痕迹保存候选智能体线索并检验归因边界
GROB 是一套多角色架构，在没有特权遥测、也不预先指定目标时，从公开网页痕迹里保存候选自主智能体活动，供日后解析。
构建统一奖励作弊检测基准 RH-Detect 并评测零样本检测器
提出 BRANCH 方法，用分支搜索绕过多扫描器护栏
提出流匹配逆向框架，从多向量视觉文档索引重构页面
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
提出 CARE 框架，在误分类风险约束下减少人机协作的人工查询
CARE 是面向人机协同二分类的端到端流水线，要在误分类风险不超过用户容忍的前提下减少人类查询。设定是 i.i.d.数据流、人类 oracle 标签正确、AI 为任意黑盒概率分类器。
评测多智能体在开放式科研任务中找回预设子发现的能力
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出 RAG-PIBench，评测 RAG 上下文中提示注入检测器
定义任务充分收缩，认证用 GC 替换全信源后速率–遗憾曲线不变
任务充分收缩处理机器信息接口上的信源选择：已声明任务有时可以在编码器、码本、速率、失真目标或优化器选定之前，定出一个更小的信源。
实现 DEFER，以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
DEFER 用来测量多智能体授权流水线里，确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。