大模型对齐与安全

SDR-GAIN: A High Real-Time Occluded Pedestrian Pose Completion Method for Autonomous Driving

SDR-GAIN: 一种用于自动驾驶的高实时遮挡行人姿态补全方法

Honghao Fu, Yongli Gu, Yidong Yan, Yilang Shen, Yiwen Wu, Libo Sun

机构 * School of Instrument Science and Engineering, Southeast University（仪器科学与工程学院，东南大学） ； School of Geospatial Engineering and Science, Sun Yat-sen University（地理信息工程与科学学院，中山大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SDR-GAIN通过自监督对抗学习实现高实时遮挡行人姿态补全，提升自动驾驶系统鲁棒性与安全性。

Scale-Plan: Scalable Language-Enabled Task Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams

Scale-Plan: 为异构多机器人团队实现可扩展的语言赋能任务规划

Piyush Gupta, Sangjae Bae, Jiachen Li, David Isele

机构 * Honda Research Institute（本田研究院） ； University of California（加州大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Scale-Plan通过生成紧凑的任务相关问题表示，提升异构多机器人团队的可扩展性和可靠性。

Test-Driven AI Agent Definition (TDAD): Compiling Tool-Using Agents from Behavioral Specifications

基于行为规范的AI代理定义（TDAD）：从行为规范编译工具使用代理

Tzafrir Rehan

机构 * Fiverr Labs（Fiverr 实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TDAD通过编译行为规范生成可执行测试，确保工具使用代理在生产环境中的行为合规性，提升测试质量和回归安全性。

Comments 9 pages, 2 figures, open benchmark at https://github.com/f-labs-io/tdad-paper-code

EmbC-Test: How to Speed Up Embedded Software Testing Using LLMs and RAG

EmbC-Test: 如何利用LLMs和RAG加速嵌入式软件测试

Maximilian Harnot, Sebastian Komarnicki, Michal Polok, Timo Oksanen

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出利用LLMs和RAG技术，通过生成自动测试用例，显著提高嵌入式软件测试效率，节省66%的测试时间并每小时生成270个测试用例。

Journal ref Technical University of Munich. 2026. ISBN 978-3-911430-12-8. https://mediatum.ub.tum.de/1846559

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

CovertComBench: 一个用于无线隐蔽通信中LLM的首个领域特定测试平台

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan Zhou

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 CovertComBench是首个用于评估LLM在无线隐蔽通信中安全约束优化能力的领域特定测试平台，揭示了LLM在高阶数学推导上的不足，强调需通过外部工具增强构建可信无线AI系统。

Comments 6 pages, corrected a typo: "DeepSeek-R1:70B" was previously incorrectly written as "DeepSeek-V3.2:70B"

A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects

关于Wi-Fi感知通用性的综述：分类、技术、数据集与未来研究前景

Fei Wang, Tingting Zhang, Wei Xi, Han Ding, Ge Wang, Di Zhang, Yuanhao Cui, Fan Liu, Jinsong Han, Jie Xu, Tony Xiao Han

机构 * School of Software Engineering and the State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（软件工程学院和人机混合增强智能国家重点实验室，西安交通大学） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； Information and Communication Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications（信息与通信工程，北京邮电大学） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（信息科学与工程学院，东南大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文综述了Wi-Fi感知通用性研究，涵盖技术分类、数据集及未来方向，旨在提升系统在不同环境下的适应能力。

Comments Accepted for publication in IEEE Communications Surveys & Tutorials 2026

"Who wants to be nagged by AI?": Investigating the Effects of Agreeableness on Older Adults' Perception of LLM-Based Voice Assistants' Explanations

谁想被AI nag？：探究 agreeableness 对老年人感知基于LLM的语音助手解释的影响

Niharika Mathur, Hasibur Rahman, Smit Desai

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究探讨了agreeableness对老年人感知基于LLM的语音助手解释的影响，发现高 agreeableness 助手在日常场景中更受信任，但在紧急情况下清晰度更重要，且可接受的老年人更严厉惩罚低 agreeableness 助手。

Comments To be published as a poster extended abstract at CHI 2026

Extension of ACETONE C code generator for multi-core architectures

ACETONE C代码生成器在多核架构上的扩展

Yanis Aït-Aïssa, Thomas Carle, Sergei Chichin, Benjamin Lesage, Claire Pagetti

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出通过形式化定义处理器分配问题，扩展ACETONE以生成并行代码，并评估框架各层的最坏执行时间。

Journal ref 13th European Congress of Embedded Real Time Systems (ERTS), Feb 2026, Toulouse, France

RegionReasoner: Region-Grounded Multi-Round Visual Reasoning

RegionReasoner: 基于区域的多轮视觉推理

Wenfang Sun, Hao Chen, Yingjun Du, Yefeng Zheng, Cees G. M. Snoek

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 RegionReasoner通过强化学习框架，结合接地保真度和全局-局部语义对齐，提升多轮视觉推理的准确性和一致性。

Comments Accepted by ICLR 2026

Exploiting the Final Component of Generator Architectures for AI-Generated Image Detection

利用生成器架构的最终组件进行AI生成图像检测

Yanzhu Liu, Xiao Liu, Yuexuan Wang, Mondal Soumik

机构 * Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（信息与通信研究 institute，A*STAR，新加坡） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出通过生成器最终组件污染真实图像以提高AI生成图像检测的准确率，实验表明其在不同生成器上的泛化能力优异。

ALARM: Audio-Language Alignment for Reasoning Models

ALARM：用于推理模型的音频-语言对齐

Petr Grinberg, Hassan Shahmohammadi

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ALARM通过自我改写和多编码器融合，提升推理模型的音频理解能力，实现更高效的音频推理性能。

Comments Submitted to Interspeech2026

Let's Reward Step-by-Step: Step-Aware Contrastive Alignment for Vision-Language Navigation in Continuous Environments

逐步奖励：面向连续环境的视觉语言导航中的步骤感知对比对齐

Haoyuan Li, Rui Liu, Hehe Fan, Yi Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，杭州，中国） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出SACA框架，通过步骤感知对比对齐提升连续环境中视觉语言导航的性能，解决传统方法在错误恢复和训练稳定性方面的不足。

Comments 28 pages, 10 figures

Efficiently Aligning Draft Models via Parameter- and Data-Efficient Adaptation

通过参数和数据高效适应实现草稿模型的高效对齐

Luxi Lin, Zhihang Lin, Zhanpeng Zeng, Yuhao Chen, Qingyu Zhang, Jixiang Luo, Xuelong Li, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究所（TeleAI）） ； University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出高效草稿适应框架EDA，通过解耦架构、数据再生策略和样本选择机制，实现草稿模型在特定领域微调时的高效适应，降低训练成本并提升推测解码性能。

Comments 10 pages

From Spatial to Actions: Grounding Vision-Language-Action Model in Spatial Foundation Priors

从空间到动作：在空间先验基础上构建视觉-语言-动作模型

Zhengshen Zhang, Hao Li, Yalun Dai, Zhengbang Zhu, Lei Zhou, Chenchen Liu, Dong Wang, Francis E. H. Tay, Sijin Chen, Ziwei Liu, Yuxiao Liu, Xinghang Li, Pan Zhou

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（国立技术大学） ； THU（清华大学） ； SMU（南方大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 FALCON通过引入丰富的3D空间标记，改进了视觉-语言-动作模型的空间表示、模态可转移性和对齐能力，在多个基准和现实任务中取得最佳性能。

Comments Accepted at ICLR 2026. Project page: https://falcon-vla.github.io/

GateLens: A Reasoning-Enhanced LLM Agent for Automotive Software Release Analytics

GateLens: 一种增强推理能力的LLM代理用于汽车软件发布分析

Arsham Gholamzadeh Khoee, Shuai Wang, Robert Feldt, Dhasarathy Parthasarathy, Yinan Yu

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 GateLens是一种基于LLM的代理，通过引入关系代数作为中间表示，提升复杂表格数据分析的效率与准确性，适用于汽车软件发布分析领域。

AI Phenomenology for Understanding Human-AI Experiences Across Eras

人工智能现象学：理解跨时代的以人为本的AI体验

Bhada Yun, Evgenia Taranova, Dana Feng, Renn Su, April Yi Wang

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Bergen（卑尔根大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract,comments)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出人工智能现象学，通过研究用户与AI交互的主观体验，促进双向人机对齐，并提供可重复的方法论工具。

Comments This is an accepted workshop paper at CHI '26, "W37: Human-AI Interaction Alignment: Designing, Evaluating, and Evolving Value-Centered AI For Reciprocal Human-AI Futures", or https://bialign-workshop.github.io/2026/cfp

A Multi-Prototype-Guided Federated Knowledge Distillation Approach in AI-RAN Enabled Multi-Access Edge Computing System

在AI-RAN赋能的多接入边缘计算系统中的一种多原型引导的联邦知识蒸馏方法

Luyao Zou, Hayoung Oh, Chu Myaet Thwal, Apurba Adhikary, Seohyeon Hong, Zhu Han

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种多原型引导的联邦知识蒸馏方法，用于解决AI-RAN赋能的多接入边缘计算系统中非独立和相同分布数据的问题，通过引入自我知识蒸馏和多原型策略提升模型性能。

Comments 15 pages, 6 figures

Turn: A Language for Agentic Computation

Turn：一种用于代理计算的语言

Muyukani Kizito

机构 * Turn Lang（Turn语言） ； Prescott Data（Prescott数据） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Turn是一种用于代理计算的编译型语言，通过类型安全、能力身份系统和编译时模式吸收等机制，实现对大型语言模型推断的可靠控制和安全管理。

VLCE: A Knowledge-Enhanced Framework for Image Description in Disaster Assessment

VLCE：一种用于灾害评估图像描述的知识增强框架

Md. Mahfuzur Rahman, Kishor Datta Gupta, Marufa Kamal, Fahad Rahman, Sunzida Siddique, Ahmed Rafi Hasan, Mohd Ariful Haque, Roy George

机构 * Clark Atlanta University（克拉克亚特兰大大学） ； BRAC University（布拉克大学） ； United International University（国际联合大学） ； Daffodil International University（花王国际大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 VLCE通过整合知识图谱提升灾害影像描述的准确性和领域相关性，其在RescueNet上优于QwenVL基线。

Comments 28 pages, 30 figures, 1 algorithms

The Bureaucracy of Speed: Structural Equivalence Between Memory Consistency Models and Multi-Agent Authorization Revocation

速度的官僚主义：内存一致性模型与多智能体授权撤销之间的结构等价性

Vladyslav Parakhin

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出能力一致性系统，通过有限新鲜度语义构建状态映射，实现高并发下授权撤销的安全性保障，显著降低未经授权操作数量。

Comments 18 pages, 3 figures. Simulation code at https://github.com/hipvlady/prizm

Compartmentalization-Aware Automated Program Repair

具有 compartmentalization 意识的自动化程序修复

Jia Hu, Youcheng Sun, Pierre Olivier

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种专门针对 compartment 接口安全的 APR 框架，通过整合 fuzzer、补丁生成和验证组件，自动化修复 cross-compartment 接口漏洞。

Comments Accepted to appear in ICSE's Journal Ahead Workshop (JAWs) 2026

Dynamic Multimodal Expression Generation for LLM-Driven Pedagogical Agents: From User Experience Perspective

动态多模态表达生成用于基于大语言模型的教育代理：从用户体验视角

Ninghao Wan, Jiarun Song, Fuzheng Yang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出基于大语言模型的动态多模态表达生成方法，通过生成协调的语音和手势指令，提升教育代理的沉浸感和自然表达能力。

TopoOR: A Unified Topological Scene Representation for the Operating Room

TopoOR: 一种用于手术室的统一拓扑场景表示

Tony Danjun Wang, Ka Young Kim, Tolga Birdal, Nassir Navab, Lennart Bastian

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Kyung Hee University（韩国庆熙大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 TopoOR通过更高阶拓扑结构建模手术室的多模态特性，提升场景表达能力，优于传统图和LLM基线。

Class Visualizations and Activation Atlases for Enhancing Interpretability in Deep Learning-Based Computational Pathology

基于类可视化和激活图谱的深度学习计算病理学解释性增强

Marco Gustav, Fabian Wolf, Christina Glasner, Nic G. Reitsam, Stefan Schulz, Kira Aschenbroich, Bruno Märkl, Sebastian Foersch, Jakob Nikolas Kather

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究提出基于类可视化和激活图谱的深度学习计算病理学解释性增强方法，通过评估不同标签粒度下的模型表现，揭示了变压器模型中的结构化形态流形。

MGCR-Net:Multimodal Graph-Conditioned Vision-Language Reconstruction Network for Remote Sensing Change Detection

MGCR-Net:多模态图条件视觉-语言重建网络用于遥感变化检测

Chengming Wang, Guodong Fan, Jinjiang Li, Min Gan, C. L. Philip Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong Technology and Business University（山东科技职业大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Qingdao University（青岛大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 MGCR-Net通过多模态图条件视觉-语言重建机制提升遥感变化检测的语义交互能力。

Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 64, pp. 1-15, 2026, Art no. 4701515

Class Model Generation from Requirements using Large Language Models

基于大型语言模型的需求生成类模型

Jackson Nguyen, Rui En Koe, Fanyu Wang, Chetan Arora, Alessio Ferrari

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文研究了大型语言模型在自动从自然语言需求生成UML类图方面的有效性，通过双验证框架评估模型生成的准确性和一致性。

Comments Accepted by The Eighth Workshop on Modeling and Simulation of Software-Intensive Systems (MSSiS 2026), ICSE 2026