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本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

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。

SciRisk-Bench 是一个按风险维度和科学学科组织的 AI4Science 安全基准，用来看清失败来自哪一种风险机制、出现在哪个学科情境。作者认为 LLM 已介入科研问答、文献分析、实验规划和自主发现，而不安全输出不限于事实错误。现有科学能力基准不测安全，领域安全基准又多集中在化学、医学或生物，或只按宽泛安全类别打分。

RLCDAlignBench 测量用强化学习做校准决策的 Jev，能否当作对齐失败的零样本检测器。

这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。