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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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

这是一个胃肠道内镜 VQA 幻觉检测的比较基准，不是新检测器结构的提出。

Artifact-Bench 用来看 MLLM 能否发现 AI 生成视频中的伪影，并说明视频为何不真实。

HazardArena 评测 VLA 在运动要求不变时，能否因语义风险而停手。

FindTheFlaws 是一组供可扩展监督研究使用的错误检测数据，本文的实验是评测模型找错，不是运行辩论或 prover-verifier 对局。