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本文对 PE-RLHF（物理增强人类反馈框架）与 CoFe-DIRL（无冲突深度模仿强化学习）两篇论文进行联合分析。前者用物理规则兜底人类反馈的不可靠性，后者在优化层面消除 RL 与 IL 的梯度冲突。两篇论文从不同角度探索了自动驾驶中安全性与灵活性的协同问题。
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本次组会由王佳琪同学汇报了三篇AI安全领域前沿论文：USENIX Security 2025的Shadow Hack、DEF CON 24的传感器非接触攻击、CCS 2017的DolphinAttack。
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本文对两篇安全顶会论文进行完整的逐页联合分析：CCS 2019 的 Adv-LiDAR（激光雷达感知欺骗攻击）与 USENIX Security 2020 的 Light Commands（激光语音注入攻击）。两篇论文均利用光学物理效应对 AI 感知系统发起攻击，分别针对自动驾驶环境感知和语音助手的认证链路，揭示从物理层到应用层的完整攻击面。