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幻觉评估
TriDF：面向可解释深度伪造检测的感知、检测与幻觉评测基准
TriDF: Evaluating Perception, Detection, and Hallucination for Interpretable DeepFake Detection
把「感知证据定位—分类检测—解释可靠性」三者放进同一评测框架，并给出人工标注的细粒度伪造证据，可直接用于诊断多模态大模型在伪造检测中「看对了才判对」的因果链，也为设计带证据输出的检测器提供监督信号与评价协议。
SVHalluc：面向音视频大语言模型的语音-视觉幻觉基准
SVHalluc: Benchmarking Speech-Vision Hallucination in Audio-Visual Large Language Models
为视觉研究者提供了一个诊断音视频大模型「语音-视觉」跨模态对齐能力的评测框架，其语义与时序双维度探针可直接用于检验视频理解模型是否真正将语音内容落地到对应画面，而非仅靠单模态先验作答。
ORIC：面向大型视觉语言模型上下文不协调下物体识别的基准测试
ORIC: Benchmarking Object Recognition under Contextual Incongruity in Large Vision-Language Models
ORIC 通过 LLM 引导采样和 CLIP 引导采样构造上下文不协调的物体-场景对，为评估 LVLM 的物体识别鲁棒性和幻觉提供了可复用的基准与训练数据构造流程；其视觉强化微调策略也可用于提升模型在非典型场景下的识别可靠性。
DiGraphHal-Bench：评估多模态大语言模型在复杂有向图上的表现
DiGraphHal-Bench: Evaluating Multimodal Large Language Models on Complex Directed Graphs
该论文提出的有向图VQA基准和两阶段自动数据整理流程，可用于评估和提升多模态大模型在结构化视觉信息（如图表、流程图）上的细粒度推理与幻觉抑制能力，为视觉-语言模型在复杂图结构理解方向提供可复用的评测方法和数据构建思路。