大模型对齐与安全

TransAgent: Enhancing LLM-Based Code Translation via Fine-Grained Execution Alignment

TransAgent：通过细粒度执行对齐增强基于LLM的代码翻译

Zhiqiang Yuan, Weitong Chen, Hanlin Wang, Xin Peng, Zhenpeng Chen, Yiling Lou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TransAgent通过细粒度执行对齐本地化错误代码块，提升LLM代码翻译的准确性与修复性能，优于现有方法33.3%和56.7%。

Comments Accepted by FSE'26

Towards Reliable Forgetting: A Survey on Machine Unlearning Verification

迈向可靠的遗忘：机器遗忘验证的综述

Lulu Xue, Shengshan Hu, Wei Lu, Yan Shen, Dongxu Li, Peijin Guo, Ziqi Zhou, Minghui Li, Yanjun Zhang, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了机器遗忘验证方法，提出行为验证与参数验证两类分类，分析现有方法的假设、优缺点及实际部署中的漏洞，指出当前验证研究的开放问题。

Comments Accepted by ACM Computing Surveys 2026

From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap

从Cool演示到生产级FMware：核心挑战和技术路线图

Gopi Krishnan Rajbahadur, Gustavo A. Oliva, Dayi Lin, Jiho Shin, Ahmed E. Hassan

机构 * Centre for Software Excellence, Huawei Canada（华为加拿大软件卓越中心） ； Queen's University（女王大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了从演示级到生产级FMware的过渡挑战，分析了FMware选型、数据对齐、提示工程等关键问题，并提出技术路线图以指导其规模化应用。

Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends

大型语言模型的版权保护：方法、挑战与趋势的综述

Zhenhua Xu, Xubin Yue, Zhebo Wang, Haobo Zhang, Qichen Liu, Xixiang Zhao, Jingxuan Zhang, Wenjun Zeng, Wengpeng Xing, Dezhang Kong, Changting Lin, Meng Han

专题命中 隐私与版权 ：harmlessness(abstract)

AI总结 本文综述了大型语言模型版权保护现状，重点探讨了模型指纹技术，涵盖文本水印与模型水印的关联、多种文本水印技术对比、模型指纹分类、指纹转移与去除技术及评估指标，揭示了开放挑战与未来研究方向。