提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
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。
提出 MemoReason 基准，测量参数记忆对上下文推理的影响
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。
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
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。
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
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。
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
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。。
构建 IndicReStruct，评测保语义结构扰动下的多语言数学推理
IndicReStruct 用保语义的成分重排和语态变换，检验多语言 LLM 的数学推理是否依赖表层语序。
提出 REINS，在 SAE 空间抑制有害延续并增强拒答
REINS 是一种推理时 SAE 安全转向方法，并配有用于上下文伪装的基准 GUISE。
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
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。