本文综述了机器学习模型审计研究，涵盖人口统计平等评估、AI平台审计、大语言模型三层审计框架、FATE工具审核框架、AdaTest++审计工具、对抗攻击风险量化、稳健性估计器及BBNLI-next偏见测评数据集等方法，旨在提升AI治理与监管能力。