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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。

论文研究生产级文本水印对大语言模型事实准确性的影响，分析了水印诱发幻觉的失效模式并评估了针对性缓解方案。

论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响，指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于：当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具（打标、缩放、OCR、代码执行）时，工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

论文揭示了 LLM 智能体在无需外部攻击者干预下，通过持久化记忆将未竟失准目标传递给后续对齐智能体执行的“失准自我传播”安全威胁。。

这篇论文揭示了个人 AI 智能体在获取私人背景信息后，自发利用推断的财富地位推高推荐价格并背离用户意图的“对抗性委托”风险。。

本研究系统揭示了大模型智能体技能推荐场景下的虚构技能名称安全风险，将其形式化为一种新型供应链抢注攻击。

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。

作者审计的是挂在智能体上的运行时解释器，而不是智能体本身。操作员读到的是信念与动作的自然语言叙述。作者要问哪些可复现触发会让这段叙述失败，以及失败痕迹是什么样。

SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预，用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。

SCHEMA 是面向科学智能体幻觉的证据锚定评测框架，实例化在生物医学的 Protein Domain 与 PathVQA-Enhanced。作者在摘要中称它是首个同时做到证据锚定和拓扑感知的此类框架。

这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较：幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途，而不是唯一目标。