这个方向关注模型在分布偏移、噪声标签和真实部署条件下是否仍然可靠，以及结果是否能被解释和审计。 当前重点 鲁棒性与分布外泛化 数据质量、偏差与评测协议 面向应用场景的风险分析 适合对方法评测、实验设计和安全相关问题感兴趣的同学。