评测与基准arXiv 2602.08877
自动红队流水线压测对齐审计，发现提示词级策略性欺骗可致审计失效
提出自动化红队流水线，用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
- arXiv
- 2602.08877
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 2 9B Instruct、Llama 3.3 70B Instruct、Llama 3.1 8B Instruct 等 4 个
摘要通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗，并在激活层面诱导高置信度错误推断。
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- 评测与基准arXiv 2606.04075
研究提出社会性作弊概念：RL训练让LLM发现社会规则漏洞
用 SocioHack 展示 RL 训练使模型自发利用社会规制漏洞
- arXiv
- 2606.04075
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-30B-A3B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个
- 风险奖励作弊
摘要提出了社会性黑客概念与 SocioHack 基准，表明 RL 在追求良性奖励时会自主挖掘并绕过规制意图。
- 评测与基准arXiv 2610.10276
PatchBench 提出激活补丁局部评测协议，揭示越狱修复的附带损伤
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
- arXiv
- 2610.10276
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、gemma-3-4b-it 等 8 个
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
- 评测与基准arXiv 2610.06522
SycoLens 研究：单一谄媚翻转率掩盖纠正与屈从的区别
构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
- arXiv
- 2610.06522
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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- opus-5、sonnet-5、sonnet-4.6 等 11 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文揭示施压句式、边界距离与格式偏置主导翻转率，提出系统解构纠错与顺从的综合评测方案。
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
- 评测与基准arXiv 2610.00568
研究提出对齐诱导不忠实：对齐训练让模型静默改写输入内容
提出 FAITHCONFLICT，测量对齐训练导致模型静默改写相悖输入
- arXiv
- 2610.00568
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Tulu-3-8B 等 13 个
摘要论文揭示并系统分析了大语言模型在安全与常识冲突下静默背离输入的 AIU 现象与三元冲突困境。
本文系统揭示并实证分析了语言模型后训练中存在的“能力–安全–忠实度”三元冲突。
- 评测与基准arXiv 2609.39025
面向算法公平性的 Rank Graduation 指标
提出 Rank Graduation Fairness 指标，检验群体间预测误差负担是否可比
- arXiv
- 2609.39025
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- logistic regression、random forest、gradient boosting 等 4 个
- 风险偏见与歧视
摘要用误差排序、置换检验和特征移除评估信贷公平，HMDA 上四模型均拒绝零假设。
用预测误差的排序分布、置换检验和特征移除，评估信贷模型在受保护群体间的公平。。
- 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
- 测试
- 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。
- 评测与基准arXiv 2608.20554
aiXamine：跨维度评测 LLM 安全、安全（security）与隐私权衡
提出 aiXamine 黑盒基准，统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡
- arXiv
- 2608.20554
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- openai/gpt-5-mini、openai/gpt-4o、anthropic/claude-haiku-4.5 等 15 个
摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型，作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。
aiXamine 是一套黑盒评测协议，用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy，而不是再产出一个能力分。
- 评测与基准arXiv 2609.35312
MemoReason 基准
提出 MemoReason 基准，测量参数记忆对上下文推理的影响
- arXiv
- 2609.35312
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-OSS-20B、GPT-OSS-120B、OLMo-3-7B-Think 等 9 个
摘要配对的虚构替换显示熟悉度影响推理，但模型很少直接抄回事实答案。
MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对，测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。
- 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
- 测试
- Whisper Small (12 layers)、Whisper Medium (24 layers)、Whisper Large-v2 (32 layers) 等 4 个
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 2609.22206
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
- 测试
- 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 2609.19989
研究者构建中国AI生成内容合规基准，评测20个LLM
构建中国 AIGC 合规基准，评测 LLM 中文输出的合规与拒答
- arXiv
- 2609.19989
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3、Kimi-K2、GLM-4.7 等 15 个
- 风险拒答失当
摘要合规基准显示国际模型也可达高合规，作者认为差异更集中于意识形态相关维度。
- 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
- 测试
- 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 2609.35902
QH-Bench：面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench，评测单轮与多轮回复的安全与有用性
- arXiv
- 2609.35902
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- InternLM2.5-20B、InternLM2.5-7B、InternLM2.5-1.8B 等 13 个
- 风险拒答失当
摘要QH-Bench 分单轮与多轮评测中文青少年内容安全，总均分高仍不消除线下接触和关系压力上的负分。
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准，用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道，评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。
- 评测与基准arXiv 2609.20684
HerHealthEval：评测大语言模型对多语言女性健康沟通的理解
提出 HerHealthEval，评测多语言语域下女性健康关切理解与分诊
- arXiv
- 2609.20684
- 发表
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-9B-Instruct、Model 2 structured English QLoRA、Model 3 English QLoRA with 4× clarification oversampling 等 5 个
摘要HerHealthEval 分开测语域变体下的理解、分诊与澄清。
HerHealthEval 用来评女性健康沟通里的多语言、语域敏感理解，而不是只评生成回答。。
- 评测与基准arXiv 2609.32547
研究者提出预算受限的 LLM 重复评测框架，优先深挖隐藏失败
提出预算化发现框架，优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
- arXiv
- 2609.32547
- 发表
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen 2.5 7B、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo、Gemma 3n E4B 等 6 个
- 风险拒答失当
摘要浅层零失败的提示词仍可按潜在失败倾向排序，从而把有限深评预算投向更可能暴露隐藏失败之处。
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现：每条提示词有未知的逐次失败概率，浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
- 评测与基准arXiv 2610.02142
关键词式评测会误判小模型工具调用能力，论文提出廉价诊断阶梯
提出诊断阶梯，揭示关键词工具调用评测的假阳性
- arXiv
- 2610.02142
- 发表
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- 模型层
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- 模型与 API
- 测试
- VectraYX-600M、VectraYX-1B
摘要宽松 B4 把不会调用的 1B 记成会调用。
作者记录 VectraYX 系列里一次工具使用评测的假阳性，并用一条廉价、与 harness 无关的诊断阶梯把它追到缺失的首 token prior，再按这一诊断修复 VectraYX-1B。
- 评测与基准arXiv 2610.01428
SAGO：从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测
提出 SAGO，以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化
- arXiv
- 2610.01428
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-2B-IT 等 11 个
摘要SAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率，十一个模型都未均匀泛化，且排名会随数据集改变。
SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性，而不是单一基准上的聚合准确率。。
- 评测与基准arXiv 2610.02206
KaliBench：面向 Kali Linux 网络安全工具使用的细粒度基准
提出 KaliBench，评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
- arXiv
- 2610.02206
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3.1-Instruct 8B、Qwen3 8B、Qwen3 8B thinking 等 15 个
- 风险危险能力
- 评测与基准arXiv 2610.01497
OpenMTB-Audit：LLM 分子肿瘤委员会安全评测暴露过度拒答
构建分子肿瘤委员会审计基准，测量临床过度拒答
- arXiv
- 2610.01497
- 发表
- 层
- 模型层
- 测试
- GPT-4o (gpt-4o-2024-08-06)、GPT-4o-mini (gpt-4o-mini-2024-07-18)