评测与基准arXiv 2610.08791
研究者发布视频世界模型物理一致性基准 World Models' Last Exam in Physics
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
- arXiv
- 2610.08791
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Seedance-2.5、MiniMax-H3、Cosmos3-Super 等 8 个
- 组件图像生成
- 评测与基准arXiv 2610.06503
研究评测五款开源文生图模型的有害内容生成与审核缺口
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
- arXiv
- 2610.06503
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SDXL、Stable Diffusion 3.5 Large、FLUX.1-dev 等 12 个
- 评测与基准arXiv 2610.06339
BabelFake：面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
- arXiv
- 2610.06339
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
摘要BabelFake 为五语同意采集基准。
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。
- 评测与基准arXiv 2610.06171
ControlPed 生成逼真行人危险动作场景，七款端到端驾驶模型 HDScore 从 88.8 降至 47.4
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
- arXiv
- 2610.06171
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- DiffusionDrive、SSR、VAD 等 7 个
- 组件视频
- 评测与基准arXiv 2610.02999
OmniConfess：用 Token 级「忏悔」缓解全模态幻觉
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
- arXiv
- 2610.02999
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B、Nemotron-3-Nano-Omni-30B
- 评测与基准arXiv 2609.38106
剪枝提效却牺牲公平：剪枝语音 LLM 中的群体差异
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
- arXiv
- 2609.38106
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Whisper Small (12 layers)、Whisper Medium (24 layers)、Whisper Large-v2 (32 layers)
摘要剪枝后的 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。
- 评测与基准arXiv 2609.32763
Mandela-Bench：36 个多模态模型更依赖记忆而非观察图像
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
- arXiv
- 2609.32763
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemini-3.8-Flash、GPT-5.6、GLM-5.3-Flash 等 15 个
摘要论文构建 Mandela-Bench 发现模型对经典图像存在记忆重构偏见，过度依赖先验导致无法有效利用知识核验事实篡改。
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。
- 评测与基准arXiv 2609.06991
AV-SafetyBench：面向文本到音视频生成的安全基准
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
- arXiv
- 2609.06991
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型，显示只看视频会漏掉音频与联合风险。
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。
- 评测与基准arXiv 2609.22206
多模态大语言模型免训练不确定性估计的系统研究
比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计
- arXiv
- 2609.22206
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- InternVL2-2B、InternVL2-8B、InternVL3.5-2B 等 8 个
摘要回答长度决定免训练 UE 族。
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。
- 评测与基准arXiv 2608.11816
研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍
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
- arXiv
- 2608.11816
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。
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。
已经到底了