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分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
Abstract论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
测量财务事实变少时身份对股权配置建议的替代
同一财务只改人设，测量披露变薄时股权建议里的身份替代。
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
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。
提出容忍度公平性审计，用 CEL 认证违规并用 SEL 筛查
这篇工作给出一套按审计目标切换校准的容忍公平审计：差异不必为零，而是看预先指定的不利方向上是否超过允许阈值。
构建 SciSlopBench 评测科学灌水，并用 SciSlopHarness 约束修订
提出 k-ALeBi 偏差探针，主动审计黑盒模型的多组公平性
k-ALeBi 把黑盒多组公平审计写成跨组比较函数的学习，而不是先重构分类器。
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。
分析消除人口统计信息的不变性约束如何制造新偏见
这篇分析考察的是：为了公平而从潜表示中去掉人口统计信息，是否可取、是否足够。作者认为，表示能解码出群体归属，本身并不解释不公平。任务特征可以与群体相关，患病率不同时，抹平边际分布会迫使错误率在群体间分开。
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
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 harm laundering，证明安全训练改写而非消除性别歧视
Wyer、Black 与 Al Moubayed 用 OpenAI GPT 谱系检验：毒性分数下降是否等于歧视减少。 他们的答案是否定的，并把“显性伤害被改写成评测指标看不见的形式”称为 harm laundering。
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
用相对表示比较微调前后隐状态，检验表征偏见偏移与输出偏见是否共变
Reference-Based Bias Detection用锚句相对表示比较微调前后的隐状态，定义表征偏见偏移∆B，用来审计相关模型变体，而不为每种危害另建输出基准。