Safety for Whom：把安全边界从话题级细化到边界级的数据配方 精读
Multiverse Computing 揭示话题级安全对齐的粒度错配：部署需要窄边界（拒操纵、答选举事实）而非话题级一刀切。提出窄边界形式化+离线自生成数据框架（受控话题生成/覆盖修复/补偿数据/边界对），Qwen3-8B 目标域拒绝 9.47%→84.75%、不安全率 26.26%→0.14%，并量化数据成分对安全-可用权衡的决定作用（过度拒绝 74%→5.2%）。
安全对齐
When Self-Evolution Backfires: Pre-Commit Gating against Skill Contamination in LLM Agents 精读
深度精读浙江大学 VaG（Verifier-as-Gatekeeper）论文——首个正面刻画「自进化 Agent 中能力-污染相变」现象的工作。论文首次形式化了「技能池超过临界规模后新增技能反而降低性能」的非单调相变，并从数学上证明污染链具有结构不可逆性：有缺陷技能进入决策上下文后，其后代继承缺陷推理却从不引用原始缺陷源，导致事后回滚恢复率仅17%。VaG 采用「渐进信任层次 + 异构验证器检查不相交属性」的三级前commit门控（SchemaCritic 结构检查 / ExecCritic held-out重放 / AgentCritic 语义审查），配合边际增益贪心子集选择移除组合污染，在 Terminal-Bench 2 上以仅37个技能达到72% pass@1（Ungated崩溃至50%），技能池缩小近5倍，并在跨模型、跨基准迁移上全面领先。本文从背景、关联工作、问题抽象、三级门控解法、实验证据到不可逆性根源解释，完整拆解这一「前commit优于事后修复」的开创性研究，并提炼出可推广的系统安全设计灵感。