大模型对齐与安全

ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning

ROSA-RL：基于强化学习的不确定性感知环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * Universität der Bundeswehr München（慕尼黑联邦国防军大学） ； Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut（兰茨胡特应用科学大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对混合交通中环岛场景的不确定性，提出ROSA-RL框架，结合Transformer预测冲突区域占用概率与强化学习，实现安全高效的环岛入口速度协调。

Comments 8 pages, 2 figures, 2 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

Disentangling Hallucinations: Orthogonal Semantic Projection for Robust Interpretability

解构幻觉：正交语义投影实现鲁棒可解释性

Emirhan Bilgiç, Baptiste Caramiaux, Zhi Yan, Gianni Franchi

机构 * U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院ENSTA学院U2IS实验室） ； ISIR, Université Sorbonne, Pierre et Marie Curie（索邦大学皮埃尔和玛丽·居里分校ISIR实验室） ； AMIAD, Pôle Recherche（AMIAD研究部） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型解释中的语义幻觉问题，提出线性语义归因（LSA）理论框架，并引入正交语义投影（OSP）方法，通过正交化查询向量消除共享特征干扰，最小化幻觉。

Comments 41 pages in total. 5 figures, and 2 tables in the main paper; 10 figures and 17 tables in the appendix

Fast LLM-Based Semantic Filtering: From a Unified Framework to an Adaptive Two-Phase Method

基于LLM的快速语义过滤：从统一框架到自适应两阶段方法

Kyoungmin Kim, Martin Catheland, Anastasia Ailamaki

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出自适应两阶段语义过滤框架，结合无模型聚类与在线代理，利用LLM的置信度作为软标签训练代理，并通过稀疏感知校准降低级联成本，在90%准确率目标下速度提升1.6-2.0倍。

Automating Low-Risk Code Review at Meta: RADAR, Risk Calibration, and Review Efficiency

自动化低风险代码审查在Meta：RADAR、风险校准与审查效率

Chris Adams, Arjun Singh Banga, Parveen Bansal, Souvik Bhattacharya, Payal Bhuptani, Rujin Cao, Pedro Canahuati, Nate Cook, Brian Ellis, Prabhakar Goyal, Gurinder Grewal, Tianyu He, Matt Labunka, Alex Manners, David Molnar, Ging Cee Ng, Vishal Parekh, Jiefu Pei, Frederic Sagnes, James Saindon, Will Shackleton, Sid Sidhu, Gursharan Singh, Karthik Chengayan Sridhar, Matt Steiner, Pratibha Udmalpet, Sean Xia, Stacey Yan, Audris Mockus, Peter Rigby, Nachiappan Nagappan

机构 * Meta USA, UK, Canada（Meta美国、英国、加拿大） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RADAR系统，通过多阶段漏斗对代码差异进行风险分层自动化审查，在Meta部署后显著提升审查效率并降低风险。

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

ROSA: 多模式交通中基于多智能体轨迹预测的环岛优化速度建议

Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Stefanie Schmidtner

机构 * IEEE 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 提出ROSA系统，结合Transformer多智能体轨迹预测与协调速度引导，提升环岛多模式混合交通的效率与安全，预测精度优于前人工作。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Copyright 2026 IEEE. This is the accepted manuscript for 2025 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), not the final published version

SWARM-LLM: Collaborative Inference for Edge-based Small Language Models

SWARM-LLM：基于边缘的小语言模型的协同推理

Mostafa Dahshan, Quazi Mamun, Tanmoy Debnath

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 提出SWARM-LLM路由协作层，通过轻量级不确定性估计和安全信号，在边缘SLM、对等SLM协作和云端FM之间动态选择查询处理方式，实现精度、延迟和成本的平衡。

Privacy-Preserving Text Sanitization for Distributed Agents Collaboration via Disentangled Representations

基于解耦表示的分布式智能体协作隐私保护文本净化

Xuan Liu, Hefeng Zhou, Sicheng Chen, Chao Yang, Xingcheng Xu, Jingjing Qu, Jiong Lou, Jie LI, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DiSan框架，通过解耦文本为任务语义和风格子空间，结合联邦原型对齐与对抗正则化，在分布式多智能体协作中实现隐私保护，显著降低风格归因和PII泄露。

SDFLoRA: Selective Decoupled Federated LoRA for Privacy-preserving Fine-tuning with Heterogeneous Clients

SDFLoRA: 面向异构客户隐私保护微调的选择性解耦联邦LoRA

Zhikang Shen, Jianrong Lu, Haiyuan Wan, Jianhai Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SDFLoRA，通过将LoRA更新解耦为共享和私有组件，仅聚合共享部分并注入差分隐私噪声，解决联邦微调中的秩异构和数据异构问题，提升隐私-效用权衡。

CogGuard: Cognitive and Operational Profiling for Proactive Warning in Edge Intelligent Services

CogGuard：边缘智能服务中基于认知与操作画像的主动预警

Zhi Yao, Weihao Chen, Zhiqing Tang, Hanshuai Cui, Qianli Ma, Weijia Jia, Wei Zhao

机构 * Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） ； Guangdong Key Lab of AI and Multi-modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks（人工智能与未来网络研究院） ； Engineering Center of AI and Future Education（人工智能与未来教育工程中心） ； Guangdong Provincial Department of Science and Technology（广东省科学技术厅） ； Zhuhai Science-Tech Innovation Bureau（珠海市科技创新局） ； Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区） 纠错

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

AI总结 提出CogGuard框架，通过解耦离线LLM画像构建与在线SLM评分预测，结合前缀对齐KV缓存重用和长度感知分布式微调，实现边缘智能服务的主动预警，在教育和操作任务上降低构建时间48%、微调时间19%。

Comments Accepted to ICWS 2026

Comparing Human Gaze and Vision-Language Model Attention in Safety-Relevant Environments

安全相关环境中的人类注视与视觉语言模型注意力的比较

Marta Vallejo, Siwen Wang

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；alignment(abstract)

AI总结 本研究通过眼动追踪实验和GPT-4o等视觉语言模型，比较了人类与模型在安全相关场景中的注意力分布，发现模型无需训练数据即可近似人类注视模式。

Comments 30 pages, 33 figures. Submitted as a preprint. Code and data available upon reasonable request

Decoupling Semantics from Distortions: Multi-Scale Two-Stream Vision-Language Alignment for AI-Generated Image Quality Assessment

解耦语义与失真：面向AI生成图像质量评估的多尺度双流视觉-语言对齐

Zijie Meng

机构 * Zijie Meng（孟子杰） 纠错

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

AI总结 提出MST-CLIPIQA多尺度双流框架，通过显式表示解耦实现层次化视觉-语言对齐，在五个基准上取得质量SRCC平均提升1.11%、图文对应SRCC提升2.35%的新SOTA结果。

Comments 11 pages, 2 figures Accepted by ICME2026(spotlight)

Distribution Alignment for One-Shot Federated Learning via Optimal Transport

基于最优传输的单轮联邦学习分布对齐

Daniele Berardini, Vito Paolo Pastore, Vittorio Murino

机构 * AI for Good (AIGO), Italian Institute of Technology（意大利技术研究院AI for Good (AIGO)） ； MaLGa-DIBRIS, University of Genoa（热那亚大学MaLGa-DIBRIS） ； Department of Computer Science, University of Verona（维罗纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对单轮联邦学习中客户端数据异构导致的特征错位问题，提出SLOT-Align方法，利用共享冻结编码器、Bures-Wasserstein重心和测地最优传输映射实现无训练的特征对齐，提升模型精度与鲁棒性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

False Sense of Safety in Selective Signal Classification: Auditing Bound Tightness and Exchangeability for Risk Control

选择性信号分类中的虚假安全感：风险控制的边界紧致性与可交换性审计

Jingwen Zhou, Mingzhe Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 审计分布自由风险控制下选择性预测的边界紧致性与可交换性假设，发现经验阈值法常超预算，而认证方法在可交换时有效，但组部署下因可交换性失效导致违规。

OSGuard: A Benchmark for Safety in Computer-Use Agents

OSGuard：计算机使用智能体安全基准

Mina Mohammadmirzaei, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 提出OSGuard双粒度基准，通过动作级安全判断和风险增强执行评估智能体在良性指令下的安全性，揭示局部监督与端到端安全的差距。

Agent Economics: An Entropy-Controlled Pluralistic Alignment Framework for Preventing Artificial Hivemind in Autonomous Agents

Agent经济学：一种熵控制的多元对齐框架以防止自主智能体中的蜂群思维

Cheonsu Jeong

机构 * AX Center, SAMSUNG SDS（三星SDS AX中心） 纠错

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

AI总结 提出行为协议框架(BPF)，通过心智化社会智能、多元对齐和可验证执行内核三个模块，在闭环架构中控制熵以保持策略多样性，提升自主智能体经济的稳定性、效率和可信度。

Comments 15 pages, 2 figures, 1 table

Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA

超越判例法：评估法规中心型法律问答中的结构感知检索与安全性

Kyubyung Chae, Jewon Yeom, Jeongjae Park, Seunghyun Bae, Ijun Jang, Hyunbin Jin, Jinkwan Jang, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 针对法规中心型法律问答中层级检索困难与模型幻觉问题，提出结构-安全感知基准SearchFireSafety，通过图引导检索提升性能，但揭示领域适应模型在证据缺失时更易幻觉。

Comments Accepted to ACL 2026

A 65 nm Trustworthy Hypoglycemia Forecasting Engine Achieving 11.3 nJ per Inference

一种65纳米可信赖的低血糖预测引擎，每次推理能耗11.3 nJ

Boyang Cheng, Jianbo Liu, Pengyu Ren, Xueji Zhao, Steven Davis, Likai Pei, Zephan M. Enciso, Kai Ni, Ningyuan Cao

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

AI总结 提出基于概率决策树的低血糖预测引擎，采用混合架构降低复杂度，在65 nm CMOS上实现11.3 nJ/推理和0.825的F1分数，对传感器噪声鲁棒性提升4.1-16.1倍。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers (TCAS-I)

RoTRAG: Rule of Thumb Reasoning for Conversation Harm Detection with Retrieval-Augmented Generation

RoTRAG: 基于经验法则推理的检索增强生成对话有害内容检测

Juhyeon Lee, Wonduk Seo, Junseo Koh, Seunghyun Lee, Haihua Chen, Yi Bu

机构 * Peking University（北京大学） ； Enhans ； University of North Texas（北得克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出RoTRAG框架，通过检索外部道德规范（RoTs）增强LLM的多轮对话有害内容检测，实现基于规范推理和分类，平均F1提升约40%，分布误差降低8.4%。

Comments Accepted by SIGIR-ICTIR 2026, Oral Presentation

Journal ref Proceedings of the 2026 International ACM SIGIR Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval (ICTIR '26), July 25, 2026, Melbourne, VIC, Australia. ACM, New York, NY, USA, 12 pages

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

虚拟言语治疗师：一种临床医生参与的AI言语治疗代理，用于个性化和监督式治疗

Shakeel Sheikh, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Goncalo Leal, Bjorn W Schuller

机构 * The Kashmir Hub for Artficial Intelligence（喀布尔人工智能中心） ； Microsoft / Vocametrix（微软 / Vocametrix） ； IAI, TCG CREST（IAI，TCG CREST） ； Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学，CNRS，Inria，LORIA） ； Laboratoire Praxiling, UMR5267, CNRS et Université Paul-Valéry Montpellier 3（Praxiling实验室，UMR5267，CNRS及蒙彼利埃Paul-Valéry大学） ； Speechcare iStutter, Portuguese Catholic University（Speechcare iStutter，葡萄牙天主教大学） ； CHI – Chair of Health Informatics, TUM University Hospital（健康信息学系，TUM大学医院） ； GLAM – Group on Language, Audio, & Music, Imperial College London（语言、音频与音乐小组，伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 提出虚拟言语治疗师（VST）平台，集成深度学习口吃分类与多智能体大语言模型推理，自动生成个性化治疗方案，并通过临床医生反馈优化，实验证明其高质量推荐。

Comments Under Review

Enabling Granular Subgroup Level Model Evaluations by Generating Synthetic Medical Time Series

通过生成合成医疗时间序列实现细粒度亚组级别模型评估

Mahmoud Ibrahim, Bart Elen, Chang Sun, Gökhan Ertaylan, Michel Dumontier

机构 * Institute of Data Science, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（数据科学研究所，科学与工程学院，马斯特里赫特大学） ； Department of Advanced Computing Sciences, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（先进计算科学系，科学与工程学院，马斯特里赫特大学） ； VITO（VITO研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种框架，利用合成ICU时间序列数据训练和评估预测模型，特别是在细粒度人口亚组中。引入Enhanced TimeAutoDiff，通过分布对齐惩罚增强潜在扩散目标，减少真实-合成与真实-真实评估差距，提升亚组模型评估的鲁棒性和可靠性。

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

On the Adversarial Robustness of Multimodal LLM Judges

多模态大语言模型评判器的对抗鲁棒性

Zihan Wang, Guansong Pang, Zelin Liu, Wenjun Miao, Jin Zheng, Xiao Bai

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and System, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Software Development Environment, Jiangxi Research Institute, Beihang University（北京航空航天大学江西研究院软件开发环境国家重点实验室） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算机与信息系统学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)

AI总结 提出RobustMLLMJudge框架评估多模态大语言模型作为评判器时的对抗鲁棒性，并设计MGSIA攻击方法，通过语义诱导和高分流形对齐生成可迁移的分数膨胀扰动，揭示其脆弱性。

XAI-Grounded Explanation Generation for Speech Deepfake Detection with Training-Free Multimodal Large Language Models

基于XAI的语音深度伪造检测解释生成：使用免训练多模态大语言模型

Yupei Li, Qiyang Sun, Xiaoliang Wu, Chenxi Wang, Berrak Sisman, Björn W. Schuller

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对语音深度伪造检测缺乏可解释性的问题，提出一种免训练框架，融合XAI证据与多模态大语言模型，生成基于证据的特定解释，在PartialSpoof数据集上内部准确率提升超45%。

Comments Accepted at Interspeech 2026

How to Detect and Measure the AI Dangers to Democracy

如何检测和衡量人工智能对民主的危险

Giulia Sandri, Claudio Novelli

机构 * Université libre de Bruxelles（布鲁塞尔自由大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 针对AI对民主进程的影响，提出基于委托代理理论和NIST框架的分析体系，通过可测量指标评估问责缺口与治理失败，强调机构可评估性是民主控制的关键。

SkillVetBench: LLM-as-Judge for Multi-Dimensional Security Risk Evaluation in Open-Source LLM Agent Skills

SkillVetBench: 基于LLM评判的多维安全风险评估开源LLM智能体技能

Ismail Hossain, Sai Puppala, Md Jahangir Alam, Tanzim Ahad, Sajedul Talukder

机构 * SUPREME Lab, University of Texas at El Paso, Texas, USA（SUPREME实验室，德克萨斯理工大学埃尔帕索分校，德克萨斯州，美国） 纠错

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

AI总结 提出SkillVetBench，利用LLM作为评判器对开源LLM智能体技能进行多维安全风险评估，引入五维技能智能体风险评分（SARS）和CVSS v4.0向量分解，在78个恶意技能上实现零假阴性，22个良性技能上零假阳性。

Comments The main research paper is submitted to NeurIPS 2027, it is in under review

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

让LLMs互相评判：面向医学问答的多智能体同行评审推理

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出多智能体同行评审推理方法，让多个LLM独立生成思维链推理并相互评估，选择最优推理链输出答案，在三个医学问答数据集上优于单模型和多数投票方法。

Comments Accepted by the Journal of the American Medical Informatics Association

Risk-Aware LLM Agents for Geospatial Data Retrieval: Design and Preliminary Adversarial Evaluation

风险感知的LLM智能体用于地理空间数据检索：设计与初步对抗性评估

Kyle Gao, Joel Cumming, Jonathan Li, Linlin Xu, David A. Clausi

机构 * Dept. of Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系） ； SkyWatch ； Dept. of Geography and Environmental Management, University of Waterloo（滑铁卢大学地理与环境管理系） ； Dept. of Geomatics Engineering, University of Calgary（卡尔加里大学测绘工程系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM的框架，通过自然语言查询从云地理空间目录检索遥感数据，集成三个智能体实现安全、意图解析和API调用生成，初步对抗实验表明提示级安全指令提升鲁棒性但需系统级防御。

Comments Accepted for publication in the International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS Archives), ISPRS Congress 2026

Journal ref Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIX-B3-2026, 1419-1426, 2026

Optimizing LLM Inference: Fluid-Guided Online Scheduling with Memory Constraints

优化大语言模型推理：带有内存约束的流引导在线调度

Ruicheng Ao, Gan Luo, David Simchi-Levi, Xinshang Wang

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出流引导在线调度方法，通过等待阈值算法和嵌套等待算法，在内存约束下优化大语言模型推理的延迟和容量，减少过载时的延迟。

Comments 79 pages, 20 figures

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

JE-IRT: A Geometric Lens on LLM Abilities through Joint Embedding Item Response Theory

JE-IRT: 通过联合嵌入项目反应理论审视LLM能力的几何视角

Louie Hong Yao, Nicholas Jarvis, Tiffany Zhan, Saptarshi Ghosh, Linfeng Liu, Tianyu Jiang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出JE-IRT几何框架，将LLM和问题嵌入共享空间，通过方向编码语义、范数编码难度，揭示主题专长和分布外行为，支持新模型高效扩展，并发现与人类分类部分对齐的内部结构。

Comments 35 pages, 17 figures, 9 tables, accepted to TMLR