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。
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 CATCH 测试台，复现编码 RL 的奖励作弊
CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床，用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签，在训练全程比较黑客动态与干预。
提出 VA-Judger，用人类偏好训练联合音视频奖励模型
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型，用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频（T2AV）的安全基准：一条提示词同时规定画面和音频，评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是，不安全含义不只出现在画面上：它可以主要由语音或声音承载，也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频，TTA-Bench 不评与画面的交互，作者认为二者都盖不住这些路径。
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。