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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
Abstract提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱
论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 DrivingBench，评测通用视觉语言模型能否闭环驾驶真车
DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
Abstract剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出 MIST 压力测试，检验无关图像是否扰动 VLM 评判者标签
作者用MIST问：VLM 代替人类标注时，可替代性裁决会不会被指南要求忽略的图像改写。
用 DIBench 评测移动 GUI 智能体被 UI 注入后的决策完整性
Abstract论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench，发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率，通用防御收益不稳定。
构建 TriggerBench 并训练 ThinkingGuard，检测图文隐式风险
这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。
提出 VoxParity，固定转写只改音频，评测语音智能体是否按行业规则改工具调用
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时，是否按行业规则改它所执行的工具调用。
提出 MMSkillRisk 基准，评测多模态技能图像中的隐藏指令诱导 Agent 越权操作
Abstract论文提出 MMSkillRisk 基准与 NCVA 攻击，揭示多模态技能中教学图像潜藏指令可引发未授权操作并与良性任务共存。
Abstract梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。