构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
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。
提出 FAITHCONFLICT，测量对齐训练导致模型静默改写相悖输入
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。
构建明确度梯级并做守卫微调，以拦住模型会回答的有害请求
摘要论文发现安全监视器大多拦截模型已拒答请求，指出明确度偏差是共性原因，并通过双侧梯级微调提升回答请求的召回表现。
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。
提出 FAE 衡量事实核查对证据的依赖，并用 REAL 训练这种依赖
FAE 与 REAL 分别用来测量并训练 LLM 事实核查器对所给证据的依赖，而不只看一次性的标签准确率。
构建 Mandela-Bench，评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
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。
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。。
提出 KaliBench，评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
构建分子肿瘤委员会审计基准，测量临床过度拒答
提出 FIGS 双轴基准，评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
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。
提出 ObserverBench，比较机制估计精度与动作损失
ObserverBench 评测一个内部观察器是否够格指导某项具体干预、闭环或安全策略，而不是只看平均估计精度。
构建 CONTEXT CONFLICT 解释模型如何表征并化解语境知识冲突
CONTEXT CONFLICT 把问题从“参数知识对外部语境”转到“语境内部多来源证据互相冲突”，并同时给出数据、机制分析和一种无训练转向。
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 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
提出 FUSE 框架，评测大语言模型的化生危险能力
提出 SafeMol，联合对齐分子多模态模型的文本与图输入
SafeMol 研究分子多模态模型在危险分子相关请求上的安全对齐，并同时看过拒和任务效用。