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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。

ProbeGuard 是给多轮共识医学问答用的认证弃权框架：基板照原样作答，弃权只看共识是怎么形成的。

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。

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。

委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。

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。

作者研究拒答表示是否随架构改变，结论是表示共享、读取位置随架构变。

Sentinel-RL 是面向 SOC 的神经符号架构：拓扑决策离开 LLM，改由认证图上的 HetGAT 与 PPO 完成。

Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准，并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是：有害执行往往出现在推理已经形成意图之后，但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的，也看不到模型倾向调用哪个动作。