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适配多种已发表说服评测并比较模型排名
这项研究比较的是自动化说服评测是否一致，而不是哪一种分数更正确。
比较连续后训练阶段如何改变语言模型的说服力
作者用同一人类协议，把 LLM 说服力拆成阴谋数据上的失调 SFT、说服数据上的 SFT，以及其后的 IPO。
提出分风险对齐标度律框架，测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 KaliBench，评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
构建 SciSlopBench 评测科学灌水，并用 SciSlopHarness 约束修订
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。
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
提出五步诊断协议，检验幻觉神经元定位是否唯一
这项工作用诊断协议复查 H-Neurons 的定位主张。问题是：L1 探针在相关激活上可以选出能预测幻觉的少量神经元，但这不等于这些神经元唯一编码该行为。
检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题
这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地，并把该现象称为认识性越狱，而不是已核实的模型内部。
提出 GeoSteer，把保范数激活引导做成球面测地线优化
提出 KoNA 基准，评测视觉语言模型的选择性不遵从
KoNA 用来评测视觉语言模型能否对混合查询做选择性不遵从：只处理不该遵从的成分，同时回答其余成分。
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
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。
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。
提出 VisER，用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉
VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数，用来处理内部支持的来源混淆。
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
提出 SPAR 免训练注意力干预，削弱多模态模型的结构偏置
SPAR 是一种无需训练、直接修改多模态内部注意力的幻觉防御。 作者关注视觉信息被查询不变的注意力偏置稀释，以及误导文本进一步推动模型依赖语言先验的问题。
提出 DeMTS，把扩散语言模型去噪轨迹建成多元时间序列以检测幻觉