审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为
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。
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。
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 KaliBench，评测模型把安全意图译成 Kali 命令的能力
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 SciRisk-Bench，按风险维度与学科评测 AI4Science 安全
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。
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。