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DrivingBench 评测通用 VLM 能否自己闭环开真车，推理延迟也算进任务。

PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架，PyINE-v1 是其第一次发布。

本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁，提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。

这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性：加深共享层的重复次数，以及“有循环结构”本身，会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

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。

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。

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。

MM-IFEval-Pro 是面向 VLM 的中英多模态指令遵循基准，并配有可用规则计算奖励的 GRPO 训练集。

SinoGlyphBench是一个配对诊断基准，用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

这篇工作研究多模态隐式风险检测：图文各自良性，风险只在关键元素与触发元素交互时出现。

Scale AI 的这篇工作把 agentic benchmark 的有效性写成持续维护问题：验证器给满分，并不等于智能体展示了任务所要的能力。

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。

ACE 是一份把智能体会话的内核 syscall 痕迹与应用层清单、转录配对起来的检测语料和基准。。

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。