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Proposes LGWM, using an action-conditioned world model to verify GUI agent screen transitions.
提出 OrthoPurify，用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法，用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出持久视觉记忆注入，使对抗图像经缓存在触发时操控输出
Abstract论文提出 P-VMI，证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型，强调了保留状态的安全风险。
提出 IAU-FOA，构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
Abstract指称不确定性可被引出，但很少说出来。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
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 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。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
提出 ODPure，在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门
提出持续学习下的净化与选择性恢复框架，抵御逐任务训练投毒后门
这是一项面向持续图像分类的后门防御研究：模型只使用当前任务数据，同时需要保留过去知识并避免学习恶意监督。
提出 SinoGlyphBench，用配对字形混淆诊断中文审核稳定性
SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。
提出抗攻击多语言视觉指令遵循基准 MM-IFEval-Pro
MM-IFEval-Pro 是面向 VLM 的中英多模态指令遵循基准，并配有可用规则计算奖励的 GRPO 训练集。
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.
提出 TRIM，在黑盒推理时定位并净化图像后门区域
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。
提出 SPARED，用对抗编辑数据训练基于推理的 AI 生成图像检测器
SPARED 是一套用于可解释 AI 生成图像检测的攻防强化学习流程，报告模型是 Qwen3.5-9B 上的第三轮防御器。
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。