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Proposes SWE-DeceptionBench to evaluate LLM deception in the software development lifecycle
Introduces DistressBench, evaluating models' multidimensional support in crisis conversations
DistressBench uses SSH dialogues written and revised by clinical personnel, and evaluates how much necessary care general chat models deliver according to weighted atomic criteria, rather than whether they refuse. When users disclose suicidal ideation or self-harm to a chat model, the authors consider the expected behavior to be recognizing the crisis, calibrating empathy, de-escalating, and referring to human help. Refusal-based evaluations cannot detect failing to act after recognizing the crisis.
提出 IRIS，用意图恢复率区分遮蔽越狱下无害输出的原因
IRIS 把意图恢复当作中间信号，用来解释意图遮蔽提示下为何没有出现有害协助。
测量 LLM 版本更替对科学摘要 AI 改写检测器的影响
作者量化的是：科学摘要的 AI 改写筛查，在 LLM 版本不断更换、而人类摘要误标必须少见时，会怎样变。问题来自期刊和会议已经按分数阈值筛查投稿，但基准多停在评估时可得的版本上。
提出 MH-INDIC，评测印度语境母婴健康 LLM 交互的文化对齐
MH-INDIC 是面向城市与半城市北印度母婴互动的多维文化对齐评测。 它关心的不是医学事实是否正确，而是回复是否沿家庭权威、性别期待和情绪披露来推理。做法是把 Hofstede 六维改写到互动层，再加入 MAFC、BTB、SVO、MHS。
用 BeliefScope 分离固定命题上证据与压力对模型信念的影响
BeliefScope 是一个黑盒行为诊断框架，用来把固定命题上的回答变化拆成证据驱动的修正，和不加新事实的方向性压力。信念修正评测能看到信息基础变化后的更新，谄媚评测能看到用户影响下的顺从或漂移。作者认为，当两种输入都偏向同一结论时，表面偏移本身不能区分来源。
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 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
Abstract论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
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。
ASRD 用四态标签检查五个开源模型如何处理非规范表面上的有害请求。
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
在 CWEval 上跟踪代码生成的功能-安全差距
Abstract绝对安全性上升且差距仍在，开放权重并不分开各家族的轨迹。
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。
提出 SteerScope 多维评测 LLM 激活引导的功效与副作用
SteerScope 是一套 LLM steering 评测套件，用来同时记录目标概念有没有被诱导出来、模型还被连带改了什么，以及这些改变在换语言提示和减少训练样本后还剩多少。
提出 HARP，在硬预算约束下为多轮评测动态分配交互并校准预测界
HARP 是硬计算预算下的多轮评测分配与校准方法，用来构造 time-to-event 预测界，并估计越狱率一类边际指标。
提出合规双探针基准，测量模型可利用性与可停止性
合规指数κ用来把语言模型放在“照做”和“推回”之间。
评测模型识别不可能工程题后是否仍报已解决
成对的工程力学题把能不能解、和会不会拒绝不可能的前提拆开。每题有一致版，以及只改一个数据或前提、使所述状态不可能存在的缺陷版。
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 Intent-Eval 基准，测量多轮对话里模型对已否决意图的混淆
Intent-Eval 测的是多轮对话里，模型会不会只执行仍生效的要求。用户可以澄清、拒绝或接受变更。被提到后又失效的内容不该进入答案。