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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 ProbeGuard，按共识形成过程对医疗问答做选择性弃答
ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。
提出 SAFESHIELD，组织小语言模型部署时的安全决策
SAFESHIELD 是面向小语言模型的部署时安全框架，把运行时安全从单项审核改写成可检查的决策过程。
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
分析文本水印在 RAG 中诱发事实幻觉的机制并提出干预
论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
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。
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。
提出 APEXA，在工具层拒绝无执行支撑的结果并拦截电机命令
APEXA 是先进光子源上的数据还原框架，用工具层代码约束语言模型智能体的工具调用。
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。
提出双缺口框架，统一智能体软件工程中的奖励投机与幻觉
Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败，并主张用外层保证环持续收窄缺口，而不是试图在部署前证明缺口已关闭。
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 Sentinel-RL，将拓扑处置从 LLM 卸载到受约束图策略
Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。
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。