I-HITL：让人工智能（AI，Artificial Intelligence）智能体无法绕过的强制人工审批协议
论文提出不可剥夺的人类在环（I-HITL，Inalienable Human-in-the-Loop）概念，要求人工智能（AI，Artificial Intelligence）智能体只有在获得人类明确批准后才能发起动作，即使人类所交互的系统已被该智能体攻陷。
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arXiv · cs.AI模型评分5555 arXiv · cs.AI模型评分3838 超级智能软件工程：让治理随能力扩展的 OSTEON 方法
论文提出“超级智能软件工程”，即用能力超过人类工程师的智能体构建和演进软件，并让治理（门禁、契约、决策与知识衰减控制）随能力同步扩展。作者以 452 个高星 GitHub 仓库为样本，发现 48.67% 含智能体上下文文件，且部分路径无法解析。其 OSTEON 以 Claude Code 插件形式发布，为每个项目建立受治理的决策与契约知识库并机械校验每次变更，但作者明确未测量其实际效果。
arXiv · cs.AI模型评分4141 让安全审计不再泄露隐私：面向 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体的隐私保护审计范式与 SealCall 框架
研究者提出一种隐私保护的安全审计范式，把审计计算与明文访问、执行权限分离，并落地为 SealCall 框架，结合学习式审计表示、基于 CKKS 的加密相似度计算和与受审工具调用绑定的执行控制。在 1,252 个公开二元候选样本上，SealCall 在分组嵌套评估下平均 F1 达 0.840，所有测量案例均保留明文审计决策，单次加密评分耗时 0.176 秒。
OpenAI News模型评分2626 OpenAI 如何检测前沿模型失准
OpenAI 采用分层监控来检测前沿模型失准和智能体的未授权行为，让响应人员能在事件升级前介入。