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作者研究语言模型学习新任务时，如何用自身知识做更广的自我保持：给定清单不完整，遗忘又会超出清单，模型能否生成回放并帮忙选择目标。

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。

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。。

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。

作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。

作者测量叙事包装下的拒答失效，并训练一个在未见包装上拒绝、同时仍回答同风格良性请求的适配器。问题是：安全对齐模型拒绝直说的有害请求，却回答嵌进角色或叙事里的同一请求。文言文被用来把语域和包装拆开。

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。

SLDR 是针对恶意微调的微调后防御：在已对齐模型上做有符号层探测，只在敏感分数最大与最小的两层训练 LoRA，再用 lmax 的最后 token 表示决定是否启用适配器。

OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。

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

作者研究开源权重模型的篡改抵抗：发布时的互信息是否足以保证微调恢复很慢。

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。