提出 DistressBench，评测模型在危机对话中的多维支持
DistressBench 用临床人员撰写并修订的 SSH 对话，按加权原子标准评通用聊天模型送达了多少必要照护，而不是评它是否拒绝。用户向聊天模型披露自杀或自伤时，作者认为期望行为是识别、校准共情、降缓并转介人工帮助。拒绝式评测测不到认出危机之后仍不行动。
提出 PatchBench-Local 协议，评测激活补丁修复越狱的局部附带损伤
摘要论文提出 PatchBench 与局部评估协议，揭示了激活补丁在全局能力无损下仍存局部良性退化。
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出轨迹级可迁移对抗攻击，降低深度强化学习策略的期望回报
这项工作研究 DRL 上的迁移式黑盒观测攻击：受害参数不可访问时，在白盒代理上造扰动再迁移。
提出 EmoRSS，推理时在拒绝子空间反向抵消情绪激活偏移以缓解过度拒答
提出 Geodesic Unlearning，沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降，并把校正写成训练后的子空间编辑。
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。
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 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
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。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
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。
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 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。
分析 LLM 仇恨言论解毒误拒的群体偏差并测试跨语翻译缓解
作者考察对齐后的 LLM 是否会拒绝可接受的仇恨言论解毒请求，并分析误拒是否随目标群体和语言变化。完全拒答与夹带说教的部分拒答都计入。设置是固定提示、九个 LLM、三个英文集和法德西中韩。