Another 240papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 PyINE 基准，训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时，能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
Propose the KoNA benchmark to evaluate selective non-compliance in vision-language models
KoNA is used to evaluate whether vision-language models can selectively refuse mixed queries: only handle the components that should not be followed, while answering the remaining components.
比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计
这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较：幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途，而不是唯一目标。
审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下。
在 Gut-VLM 上评测内镜 VLM 的幻觉检测方法
这是一个胃肠道内镜 VQA 幻觉检测的比较基准，不是新检测器结构的提出。
提出 HazardArena 基准，用孪生场景评测 VLA 的语义安全
HazardArena 评测 VLA 在运动要求不变时，能否因语义风险而停手。
提出自动化红队流水线，用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
Abstract通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗，并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出基准 CHART HAL，细粒度评测图表理解中的幻觉