全部论文

作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。

包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。

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

本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。

SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。

作者比较编程智能体在利用生成与漏洞修复上的自主表现，并检查修复之后还能不能被攻破。文中的 help 指自主完成任务，不是提升人类操作者。

这项评估测量七个前沿 LLM 智能体与生物工具交互的最早两步：为设计任务选工具，以及在仓库里完成玩具级操作。作者关心的是，有生命科学背景但不会专门操作高风险工具的行为者，能否借此降低门槛。范围限于预测性、生成性工具。

CyberPersistBench 是评测入侵后安装与持久化的基准，关注初始访问消失后是否仍能维持原生立足点。。

DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。

Chan 等论证：自动化 AI 研发可能经软件反馈环形成智能爆炸，把本需数年的进展压进数月或更短。他们关心的不是换硬件的建设周期，而是 AI 扩大有效研发劳动力、再产出更强系统，以及社会能否在能力跃迁前看见、约束并适应这一过程。