评测与基准arXiv 2610.06366
VERA：结构化审计发现约 60% 正确漏洞判定伴随虚构推理
提出 VERA，审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
- arXiv
- 2610.06366
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- sonnet-5、gemma-4-26b、llama-4-maverick 等 8 个
- 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 2609.39533
CATCH：面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台
构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效
- arXiv
- 2609.39533
- 发表
- 层
- 模型层
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3.5-27B
摘要CATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客，并观察到监控会被注释适应削弱。
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。
- 评测与基准arXiv 2609.35408
研究揭示 LLM 交付物修订痕迹导致的无意泄露，并提出 RevLeakBench 基准
用 RevLeakBench 测量 LLM 交付物修订痕迹的无意泄露
- arXiv
- 2609.35408
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.6、GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro 等 6 个
摘要修订痕迹让撤回项重新进入交付物。
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
- 评测与基准arXiv 2609.21223
SafeStage：按执行前中后三阶段评测视觉语言机器人操作安全
提出 SafeStage 基准，分阶段评测视觉语言机器人操作的物理安全
- arXiv
- 2609.21223
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 具身与机器人
- 被测模型
- π0.5、GR00T N1.7、DreamZero 等 4 个
已经到底了