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本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。

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。

HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。

本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。

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。

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。

SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。

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。

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。

FIGS 是一个固定的多轮评测套件，用来同时看模型会不会在压力下放弃事实，以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。

作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化，而不提出新的攻击或防御。

Matryoshka Attribution（MAttr）把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。

LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。

用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入，检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。