提出 ParanoiaEval 评测编码智能体的不必要风险处置
作者提出 ParanoiaEval，并称它是编码智能体风险处置能力的首个统一基准。要解决的问题是：证据已经确定风险应如何处置之后，智能体仍可能扩大验证、增加保护或备份，而现有评测要么只看功能正确性，要么把相关行为拆开研究。做法是把 NIST 的 ATMA 落到仓库任务。
提出 PowerBench，测量模型对权力转移请求的拒答偏见
摘要作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化，并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
比较智能体对话中共振与说服对信念激进化的效果
作者用两个 LLM 智能体的对话，考察一方能否把另一方扮演的人格信念推向更极端。
测量面向开发者的 MCP 错误信息对工具调用 Agent 恢复的影响
MCP 错误信息里的下一步常常按人类开发者来写，而只能调用服务器工具的智能体会照着做。做不到就结束回合。作者先统计这类文本，再在 BFCL V4 上只更换错误文本，看回合状态能否回到参考调用之后。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
发现暴露模型家族标签会让多智能体派系化并削弱合作
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节：把模型家族身份告诉智能体，会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策，没有人设，也没有偏向同家族同伴的奖励。
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。
展示人类角色故事微调会使助手吸收相似角色的行为与偏好
Story imprinting 指的是：只写人类角色的合成故事，经监督微调后会改变默认 Assistant 在普通多轮对话里的行为。。
揭示推理加深引发的对齐坍塌，用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价，提出 ALR、RT 与 RRA。。
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。
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
评测多智能体委托结构如何放大模型的安全拒答失效
摘要论文揭示多智能体层级委托会导致单模型安全对齐失效，多项前沿模型有害执行大幅增加且单层防御难以奏效。
提出 BioSecBench-Refusal，评测智能体生物研发拒答与隐蔽危害识别
BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
测量 LLM 在类米尔格拉姆服从实验中是否施加最高电击
类米尔格拉姆变体用来看开源 LLM 会不会在逐档升级的权威指令下，把模拟电击加到尽头。
提出 RefusalBench，评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
构建 IndicSafe 基准，评测 Indic 语言安全标签的跨语言一致性
摘要作者称安全对齐不随语言保持不变。
测量任务无关说服对 Agent 编码与网页研究行为的影响
这篇工作测量一件事：与任务无关的说服进入对话之后，AI 智能体执行后面的编码或网页研究时，轨迹是否系统性不同，以及“更容易被说服”能否预测差有多大。