大模型对齐与安全

Adversarial Humanities Benchmark: Results on Stylistic Robustness in Frontier Model Safety

对抗性人文基准：前沿模型安全性的风格鲁棒性研究

Marcello Galisai, Susanna Cifani, Francesco Giarrusso, Piercosma Bisconti, Matteo Prandi, Federico Pierucci, Federico Sartore, Daniele Nardi

机构 * DEXAI – Icaro Lab（DEXAI-伊卡洛实验室） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Sant’Anna School of Advanced Studies（圣安娜高级研究学校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；jailbreak(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过人文风格转换评估模型安全拒绝的鲁棒性，发现风格混淆方法显著提升攻击成功率，揭示当前安全技术在非伤害性理解上的不足。

From Answers to Arguments: Toward Trustworthy Clinical Diagnostic Reasoning with Toulmin-Guided Curriculum Goal-Conditioned Learning

从答案到论证：通过托尔金引导的课程目标条件学习实现可信的临床诊断推理

Chen Zhan, Xiaoyu Tan, Gengchen Ma, Yu-Jie Xiong, Xiaoyan Jiang, Xihe Qiu

机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学电子与电气工程学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,abstract)；safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出托尔金引导的课程目标条件学习框架，通过逐步训练LLM生成符合托尔金结构的诊断论证，提升临床诊断的透明性和可靠性。

Comments Accepted at ACL 2026

When Helpers Become Hazards: A Benchmark for Analyzing Multimodal LLM-Powered Safety in Daily Life

当助手变成危险：一个多模态大语言模型在日常生活中的安全分析基准

Xinyue Lou, Jinan Xu, Jingyi Yin, Xiaolong Wang, Zhaolu Kang, Youwei Liao, Yixuan Wang, Xiangyu Shi, Fengran Mo, Su Yao, Kaiyu Huang

机构 * Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation (Beijing Jiaotong University), Ministry of Education（大数据与人工智能在交通运输中的关键实验室（北京交通大学），教育部） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（计算机科学与技术学院，北京交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SaLAD基准，通过2013个真实世界图像-文本样本评估多模态大语言模型在日常生活中的安全影响，揭示模型在识别危险行为方面的局限性。

Comments Accepted by ACL 2026 (Findings)

Safety, Security, and Cognitive Risks in State-Space Models: A Systematic Threat Analysis with Spectral, Stateful, and Capacity Attacks

状态空间模型中的安全性、安全性和认知风险：基于谱、状态ful和容量攻击的系统性威胁分析

Manoj Parmar

机构 * SovereignAI Security Labs（SovereignAI安全实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文系统分析了状态空间模型的安全性、安全性和认知风险，提出了七项贡献，包括威胁框架、三种新型攻击类别、14项MITRE ATLAS技术扩展以及针对不同领域的攻击者分类。

Comments 32 pages, 22 tables, NeurIPS 2026 submission format. Appendix contains theoretical analysis and future experimentation plans

MHSafeEval: Role-Aware Interaction-Level Evaluation of Mental Health Safety in Large Language Models

MHSafeEval：面向大语言模型中心理健康安全的交互层面角色感知评估

Suhyun Lee, Palakorn Achananuparp, Neemesh Yadav, Ee-Peng Lim, Yang Deng

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（翰艺大学人工智能系） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡国立管理学院信息系） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MHSafeEval框架，通过角色感知模型评估大语言模型在多轮对话中的心理健康安全问题，揭示角色依赖性和累积性安全故障，提升故障模式覆盖和诊断精度。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Evaluating Multimodal LLMs for Inpatient Diagnosis: Real-World Performance, Safety, and Cost Across Ten Frontier Models

评估多模态大语言模型在住院诊断中的表现：在十个前沿模型上的真实世界性能、安全性和成本

Bruce A. Bassett, Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Michael Cameron Gramanie, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Ismail Kalla, Haroon Saloojee

机构 * School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学计算机科学与应用数学学院） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学Wits MIND研究所） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（南非开普敦Grai实验室） ； Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学健康科学学院） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（南非医学研究委员会疫苗与传染病分析研究单位，沃斯兰大学健康科学学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文评估了十个前沿多模态大语言模型在住院诊断中的真实世界性能，发现尽管成本差异大，模型表现紧密聚集，且在安全性和诊断准确性上均优于常规护理。

Comments 17 pages, 11 figures, 10 tables

LLM Safety From Within: Detecting Harmful Content with Internal Representations

从内部检测有害内容：利用内部表示进行LLM安全

Difan Jiao, Yilun Liu, Ye Yuan, Zhenwei Tang, Linfeng Du, Haolun Wu, Ashton Anderson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SIREN通过利用内部层特征提升有害内容检测性能，相比现有模型更高效且泛化能力强。

Comments 17 pages,10 figures,6 tables

FACT-E: Causality-Inspired Evaluation for Trustworthy Chain-of-Thought Reasoning

FACT-E：基于因果的可信推理链评估

Yuxi Sun, Aoqi Zuo, Haotian Xie, Wei Gao, Mingming Gong, Jing Ma

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FACT-E通过因果方法评估推理链的可信度，结合内部一致性与推理-答案一致性，提升推理轨迹选择质量并增强噪声下的鲁棒性。

Comments Accepted to Association for Computational Linguistics Findings (ACL) 2026

BIASEDTALES-ML: A Multilingual Dataset for Analyzing Narrative Attribute Distributions in LLM-Generated Stories

BIASEDTALES-ML：一个多语言数据集用于分析LLM生成故事中的叙述属性分布

Yuxuan Ouyang, yingfeng luo, JingBo Zhu, Tong Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院，中国沈阳） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（NiuTrans研究院，中国沈阳） 纠错

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

AI总结 本文提出BiasedTales-ML数据集，通过多语言生成分析叙述属性分布，揭示跨语言生成模式的差异，强调英语中心评估的局限性。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. Data are available at https://huggingface.co/spaces/Linyuana/BIASEDTALES-ML

Cognitive Chain-of-Thought (CoCoT): Structured Multimodal Reasoning about Social Situations

认知链式推理（CoCoT）：关于社会情境的结构化多模态推理

Eunkyu Park, Wesley Hanwen Deng, Gunhee Kim, Motahhare Eslami, Maarten Sap

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Human-Computer Interaction Institute, Carnegie Mellon University（人机交互研究所，卡内基梅隆大学） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoCoT框架，通过感知、情境推断和规范应用三个阶段提升多模态社会推理能力，在多个任务中取得显著提升。

Comments Under review; 17 pages

ReGA: Model-Based Safeguard for LLMs via Representation-Guided Abstraction

ReGA：通过表示引导抽象的基于模型的安全保障方法

Zeming Wei, Chengcan Wu, Meng Sun

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ReGA框架，通过利用安全关键表示缩小模型分析在大规模语言模型中的可扩展性差距，有效区分安全与有害输入，提升LLM安全性。

Comments FSE 2026

OpenGame: Open Agentic Coding for Games

OpenGame: 开源代理游戏开发

Yilei Jiang, Jinyuan Hu, Qianyin Xiao, Yaozhi Zheng, Ruize Ma, Kaituo Feng, Jiaming Han, Tianshuo Peng, Kaixuan Fan, Manyuan Zhang, Xiangyu Yue

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract,abstract_cn)

AI总结 OpenGame通过Game Skill和GameCoder-27B实现端到端网页游戏开发，解决跨文件不一致和逻辑不一致问题，建立新状态-of-the-art。

Comments OpenGame Report-v1

Toward Consistent World Models with Multi-Token Prediction and Latent Semantic Enhancement

迈向一致的世界模型：多令牌预测与潜在语义增强

Qimin Zhong, Hao Liao, Haiming Qin, Mingyang Zhou, Rui Mao, Wei Chen, Naipeng Chao

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过多令牌预测和潜在语义增强方法，解决大语言模型内部世界模型一致性问题，提升表示对齐性和鲁棒性。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference. 21 pages, 3 figures, 7 tables

Compressing then Matching: An Efficient Pre-training Paradigm for Multimodal Embedding

压缩后再匹配：一种高效的多模态嵌入预训练范式

Da Li, Yuxiao Luo, Keping Bi, Jiafeng Guo, Wei Yuan, Biao Yang, Yan Wang, Fan Yang, Tingting Gao, Guorui Zhou

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出CoMa，一种高效的多模态嵌入预训练方法，通过压缩预训练阶段提升对比学习效率，实现多模态嵌入模型的高效优化。

Comments ACL2026

ToxiFrench: Benchmarking and Enhancing Language Models via CoT Fine-Tuning for French Toxicity Detection

ToxiFrench：通过CoT微调提升法语毒性检测的语言模型基准测试

Axel Delaval, Shujian Yang, Haicheng Wang, Han Qiu, Jialiang Lu

机构 * École Polytechnique（巴黎高等理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ToxiFrench数据集，通过半自动化标注流程构建，发现小语言模型在毒性检测任务中表现更优，并提出动态加权损失策略提升模型忠实度，Qwen3-4B模型在基准测试中取得最佳性能。

Comments 22 pages, 5 figures, 11 tables. This paper introduces TOXIFRENCH, a benchmark of 53,622 comments for French toxicity detection. It proposes a Chain-of-Thought fine-tuning method with a dynamic weighted loss. The fine-tuned 4B model (Qwen3-4B) achieves state-of-the-art performance, outperforming larger models like GPT-4o and DeepSeek-R1

ExAI5G: A Logic-Based Explainable AI Framework for Intrusion Detection in 5G Networks

ExAI5G：一种用于5G网络入侵检测的基于逻辑的可解释人工智能框架

Saeid Sheikhi, Panos Kostakos, Lauri Loven

机构 * organization= Faculty of Information Technology ； Electrical Engineering, University of Oulu , addressline= , city= Oulu , postcode= 90570 , state= , country= Finland 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ExAI5G框架，结合Transformer深度学习与逻辑可解释AI技术，实现高精度且透明的入侵检测，通过逻辑规则提取和解释评估方法，达到99.9%准确率和0.854宏F1分数，展示出模型推理的透明性。

Inflated Excellence or True Performance? Rethinking Medical Diagnostic Benchmarks with Dynamic Evaluation

卓越还是真实表现？通过动态评估重新思考医疗诊断基准

Xiangxu Zhang, Lei Li, Yanyun Zhou, Xiao Zhou, Yingying Zhang, Xian Wu

机构 * GSAI, Renmin University of China（清华大学人工智能研究院，中国人民大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯 Jarvis实验室） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究关键实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程技术研究中心，教育部） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出DyReMe动态基准，通过生成临床相关干扰因素的咨询式案例，评估医疗诊断模型的鲁棒性，揭示现有模型在临床干扰下的不足。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

SPENCE: A Syntactic Probe for Detecting Contamination in NL2SQL Benchmarks

SPENCE：一种用于检测NL2SQL基准污染的句法探针

Mohammadtaher Safarzadeh, Hitesh Laxmichand Patel, Afshin Orojlooyjadid, Graham Horwood, Dan Roth

机构 * Oracle AI 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SPENCE通过生成句法变体检测NL2SQL基准中的污染，分析模型在句法差异下的执行准确性变化，揭示基准释放时间与污染程度的关系。

Comments ACL 2026 Main Conference

Community-Led AI Integration for Wildfire Risk Assessment: A Participatory AI Literacy and Explainability Integration (PALEI) Framework in Los Angeles, CA

以社区为主导的AI整合用于野火风险评估：加利福尼亚州洛杉矶的参与式AI素养与可解释性整合（PALEI）框架

Sanaz Sadat Hosseini, Mona Azarbayjani, Mohammad Pourhomayoun, Hamed Tabkhi

机构 * The University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； California State University, Los Angeles（加州州立大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种社区主导的AI整合框架，通过PALEI方法提升野火风险评估的透明度和公众信任，展示本地化设计在增强用户参与和风险意识中的作用。

Comments 8 pages, 3 figures, This paper was accepted following peer review, presented at the ARCC-EAAE 2026 International Conference, Local Solutions for Global Issues, held in April 2026 in Atlanta, Georgia, USA, and will be published in the conference proceedings

Screen Before You Interpret: A Portable Validity Protocol for Benchmark-Based LLM Confidence Signals

在解释前筛查：一种便携式有效性协议用于基于基准的LLM置信信号

Jon-Paul Cacioli

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出一种便携式有效性协议，用于评估基于基准的LLM置信信号，通过临床人格评估中的有效性筛查原则，定义了三个核心指标和结构指标，验证了20个前沿LLM在524个项目上的有效性。

Comments 25 pages, 6 figures, 8 tables, 2 appendices. Companion to arXiv:2604.15702

A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era

在基础模型时代对深度学习用于分子性质预测的系统调查和基准测试

Zongru Li, Xingsheng Chen, Honggang Wen, Regina Qianru Zhang, Ming Li, Xiaojin Zhang, Hongzhi Yin, Qiang Yang, Kwok-Yan Lam, Pietro Lio, Siu-Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） ； Zhejiang Normal University, China（浙江师范大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港科学与技术大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文系统调查了深度学习在分子性质预测中的应用，探讨了四种互补范式，并提出了未来三个发展方向，包括物理感知学习、可信推理的基础模型和整合计算与实验数据的基准生态系统。

Comments 32 pages. It is just accepted by Journal of Chemical Theory and Computation 2026

Journal ref Journal of Chemical Theory and Computation 2026

SpeechMedAssist: Efficiently and Effectively Adapting Speech Language Models for Medical Consultation

SpeechMedAssist: 有效且高效地适应语音语言模型用于医疗咨询

Sirry Chen, Jieyi Wang, Wei Chen, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institude（上海创新研究院） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpeechMedAssist，一种能进行语音多轮交互的语音语言模型，通过分阶段训练减少对医疗语音数据的需求，提升医疗咨询场景下的效果和鲁棒性。

Love, Lies, and Language Models: Investigating AI's Role in Romance-Baiting Scams

爱情、谎言与语言模型：探讨人工智能在情爱诱骗诈骗中的作用

Gilad Gressel, Rahul Pankajakshan, Shir Rozenfeld, Ling Li, Ivan Franceschini, Krishnashree Achuthan, Yisroel Mirsky

机构 * Center for Cybersecurity Systems & Networks, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amritapuri（网络安全系统与网络中心，阿米特大学，阿米塔普里） ； Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯卡弗斯卡里大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； Ben Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 研究探讨AI在情爱诱骗诈骗中的角色，通过访谈和实验发现LLM已被广泛用于诈骗，且安全过滤器无法有效阻止其扩张。

Journal ref USENIX Security Symposium 2026

Train Separately, Merge Together: Modular Post-Training with Mixture-of-Experts

分开训练，合并一起：模块化后训练与专家混合

Jacob Morrison, Sanjay Adhikesaven, Akshita Bhagia, Matei Zaharia, Noah A. Smith, Sewon Min

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出BAR方法，通过独立训练领域专家并采用专家混合架构实现高效更新，避免了传统重训练的高成本和性能下降问题，实验显示其在多个领域任务中表现优异。

Comments 9 content pages, 23 pages overall, 3 figures

Revisiting Change VQA in Remote Sensing with Structured and Native Multimodal Qwen Models

重新审视遥感中的变化视觉问答问题：结构化与原生多模态Qwen模型

Yakoub Bazi, Mohamad M. Al Rahhal, Mansour Zuair, Faroun Mohamed

机构 * Computer Engineering Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University（计算机工程系，计算机与信息科学学院，沙特国王大学） ； Applied Computer Science Department, College of Applied Computer Science, King Saud University（应用计算机科学系，应用计算机科学学院，沙特国王大学） 纠错

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

AI总结 本文重新审视遥感中的变化视觉问答问题，比较了结构化视觉语言模型与原生多模态模型在CDVQA基准上的表现，发现原生模型在语义变化推理中更有效。

Architectural Design Decisions in AI Agent Harnesses

人工智能代理体系中的架构设计决策

Hu Wei

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了人工智能代理系统中 reusable 非大语言模型工程基础设施的架构设计决策，通过分析70个公开项目，识别了五个常见设计维度和典型架构模式，为框架设计者和研究者提供证据支持。

Comments 35 pages, 13 tables

TPS-CalcBench: A Benchmark and Diagnostic Evaluation Framework for LLM Analytical Calculation Competence in Hypersonic Thermal Protection System Engineering

TPS-CalcBench: 一种用于高超音速热防护系统工程中LLM分析计算能力的基准和诊断评估框架

Jinglai Zheng, Chuhan Qiao, Haiming Huang

机构 * School of Civil Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China（北京交通大学土木工程学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TPS-CalcBench，首个针对高超音速气动学和高温气体动力学中闭式解析计算的诊断基准，通过领域导向任务分类、双轨评估和人类-AI数据管道，建立安全关键工程LLM部署评估的完整诊断-评估-干预框架。

Scaling Human-AI Coding Collaboration Requires a Governable Consensus Layer

规模化的人工智能编码协作需要一个可治理的共识层

Tianfu Wang, Zhezheng Hao, Yin Wu, Wei Wu, Qiang Lin, Hande Dong, Nicholas Jing Yuan, Hui Xiong

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Consensus共识层，通过类型属性图替代代码作为主要工程产物，解决AI辅助开发中代码与聊天历史维度塌陷导致的系统不透明问题，强调通过共识熵衡量协作流程的对齐度和干预距离。

SCMAPR: Self-Correcting Multi-Agent Prompt Refinement for Complex-Scenario Text-to-Video Generation

SCMAPR: 自校正多智能体提示精修用于复杂场景文本到视频生成

Chengyi Yang, Pengzhen Li, Jiayin Qi, Aimin Zhou, Ji Wu, Ji Liu

机构 * HiThink Research（HiThink研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SCMAPR框架，通过多智能体分阶段精修提升复杂场景下的文本到视频生成质量，实验表明在VBench和EvalCrafter等基准上平均得分提升显著。

Do LLMs Use Cultural Knowledge Without Being Told? A Multilingual Evaluation of Implicit Pragmatic Adaptation

大型语言模型是否在未被告知的情况下使用文化知识？一种多语言隐含语用适应性评估

Mehwish Nasim, Sanjeevan Selvaganapathy, Neel Ganapathi Sabhahit, Marie Griesbach, Pranav Bhandari, Janina Lütke Stockdiek, Lennart Schäpermeier, Usman Naseem, Christian Grimme

机构 * Network Analysis and Social Influence Modelling (NASIM) Lab（网络分析与社会影响力建模实验室） ； School of Physics Maths and Computing（物理数学与计算学院） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； School of Computing（计算学院） ； Macquarie University（麦考瑞大学） ； Computational Social Science & Systems Analysis（计算社会科学与系统分析） ； University of Münster（明斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在隐含文化提示下是否改变其说话方式，通过五种语言的60个文化相关对话场景，评估了模型在不同提示条件下的语用特征，发现模型在隐含提示下只能部分恢复显式指令下的语用变化。