大模型对齐与安全

Breakdowns in Conversational AI: Interactional Failures in Emotionally and Ethically Sensitive Contexts

对话AI中的崩溃：情感与伦理敏感情境中的互动失败

Jiawen Deng, Wentao Zhang, Ziyun Jiao, Fuji Ren

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨对话代理在情感和伦理敏感行为中出现的崩溃现象，分析其对对话质量的影响，并提出维护伦理一致性和情感敏感性的设计改进。

Comments 22 pages, ACM CHI 2026

Do Audio-Visual Large Language Models Really See and Hear?

音频视觉大语言模型真的能看见和听见吗？

Ramaneswaran Selvakumar, Kaousheik Jayakumar, S Sakshi, Sreyan Ghosh, Ruohan Gao, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了音频视觉大语言模型中音频与视觉特征的融合机制，发现当音频与视觉冲突时，最终文本生成中音频信息无法有效表露，揭示了多模态LLM在整合音频和视觉时的模态偏见。

Comments CVPR Findings

CARBON-2D Topological Descriptor (C2DTD): An Interpretable and Physics-Informed Representation for Two-Dimensional Carbon Networks

CARBON-2D拓扑描述符（C2DTD）：一种可解释且物理导向的二维碳网络表示方法

Felipe Hawthorne, Marcelo Lopes Pereira Junior, Fabiano Manoel de Andrade, Cristiano Francisco Woellner, Raphael Matozo Tromer

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出C2DTD，一种用于二维碳系统的物理导向结构表示方法，通过整合局部几何统计、紧凑径向结构特征和显式原始环拓扑，实现高效且可解释的预测性能，适用于小数据集和缺陷工程石墨烯的分析。

Comments 22 pages and 06 figures