大模型对齐与安全

Evaluating Health Misinformation in Low-Resource Languages: Integrating Small Language Models with a Culturally-Sensitive Responsible NLP Framework (Bangla as a Case Study)

评估低资源语言中的健康错误信息：将小语言模型与文化敏感的负责任自然语言处理框架相结合（以孟加拉语为例）

Farnaz Farid, Raihan Alam, Al Al-Areqi, Farhad Ahamed, Muhammad Hassan Khan, Sadia Hossain, Irena Veljanova, Anika Tabassum Binte Hossain

机构 * Western Sydney University（西悉尼大学） ； Microsoft（微软公司） ； Excelsia College（埃克塞尔西亚学院） ； Faulconbridge Health Centre（福尔康布里奇健康中心） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY

AI总结 研究针对低资源语言中健康错误信息难检测问题，提出结合小语言模型与文化敏感的负责任自然语言处理框架，以孟加拉语为例进行实验，证明Phi-4表现优，还设计新框架，为评估低资源语言错误信息提供整体视角。

Comments 39 pages

On-Device Deep Research at 4B: Exposure Bounds Faithfulness, Retrieval Bounds Coverage

4B 设备上的深度研究：曝光界限忠实度、检索界限覆盖率

Vinay Kumar Chaganti

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究聚焦 4B 设备上深度研究，区分引用主张忠实度与可信覆盖率两个量，通过交叉对比来源字符数和质量，发现曝光决定忠实度，检索决定覆盖率，提出先提高曝光再调控检索召回率的实际方法。

Comments 13 pages, 2 figures, appendix