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这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为，并给出推理时防御 SAP。

作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。

作者主张多模态安全评测在行为分类之外，单独报告可控性画像，而不是把检测准确当成控制证据。

BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。

AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。

这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。

KANSteer 研究文生图扩散模型里，有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历，并改用一维曲线做 steering。

Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化：tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立，而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。

FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。

P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。