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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。

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。。

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。

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。

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。

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。