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作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类：图文各自可安全，合在一起才不安全，或不安全内容只在图像里。

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。

在五个稀疏 MoE 上，用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家，留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中，就可以不重训练地改变拒答，但频率只记录使用次数。

HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。

这篇分析考察的是：为了公平而从潜表示中去掉人口统计信息，是否可取、是否足够。作者认为，表示能解码出群体归属，本身并不解释不公平。任务特征可以与群体相关，患病率不同时，抹平边际分布会迫使错误率在群体间分开。

用预测误差的排序分布、置换检验和特征移除，评估信贷模型在受保护群体间的公平。。

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。

k-ALeBi 把黑盒多组公平审计写成跨组比较函数的学习，而不是先重构分类器。

这篇工作给出一套按审计目标切换校准的容忍公平审计：差异不必为零，而是看预先指定的不利方向上是否超过允许阈值。