Another 265papers do not have category tags yet and are not included in filtered results.
评测 LLM 审计 Agent 日志时来源重建是否有证据支持
包级审计检查保存的智能体动作里，哪些来源结论能被交给分析者的记录支持。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
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 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
提出 PowerBench，测量模型对权力转移请求的拒答偏见
Abstract作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化，并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
构建 SciSlopBench 评测科学灌水，并用 SciSlopHarness 约束修订
提出 RAIM，用交叉拟合堆叠聚合廉价评审检测幻觉
Abstract十个廉价评审的堆叠在可采纳区间接近 Sonnet，代价主要是一次域内校准。
提出 Rank Graduation Fairness 指标，检验群体间预测误差负担是否可比
用预测误差的排序分布、置换检验和特征移除，评估信贷模型在受保护群体间的公平。。
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 DERIVAUDIT 审计长期 Agent 记忆是否由交互历史导出
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。
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。
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。
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 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。
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。
提出 SCHEMA，用概念图与轨迹分评测科学 Agent 幻觉
SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。
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。
构建法律引用幻觉基准 LePhantomCite 并评测智能体核验
法律引用核验被做成基准：伪造引用的法院文书在增加，生成端的幻觉率也没有随模型代际持续下降。
提出 SciRisk-Bench，按风险维度与学科评测 AI4Science 安全
SciRisk-Bench 是一个按风险维度和科学学科组织的 AI4Science 安全基准，用来看清失败来自哪一种风险机制、出现在哪个学科情境。作者认为 LLM 已介入科研问答、文献分析、实验规划和自主发现，而不安全输出不限于事实错误。现有科学能力基准不测安全，领域安全基准又多集中在化学、医学或生物，或只按宽泛安全类别打分。