大模型对齐与安全

TSHA: A Benchmark for Visual Language Models in Trustworthy Safety Hazard Assessment Scenarios

TSHA：用于可信安全危害评估场景的视觉语言模型基准

Qiucheng Yu, Ruijie Xu, Mingang Chen, Jianfeng Dong, Xin Tan

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Western Australia（西澳大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Development Center of Computer Software Technology（上海计算机软件技术开发中心） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TSHA基准，通过81809个精心挑选的训练样本和1707个挑战性测试样本，评估视觉语言模型在复杂家庭安全场景中的鲁棒性和泛化能力，发现现有模型在安全危害评估中存在显著不足。

Democratizing Agent Deployment Safety: A Structural Monitoring Approach

使智能体部署安全民主化：一种结构监测方法

Preeti Ravindra, Rahul Tiwari, Vincent Wolowski

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

AI总结 研究人工智能智能体部署安全问题，引入信息流图（IFG）监测器，通过控制流、数据流图及原始代码差异分析结构安全回归。实验表明，IFG监测器能降低攻击错过率，还可同步作为部署前保障，为组织实现部署安全民主化提供实用途径。

Comments Accepted in ICML 2026 Workshops: AI4GOOD and AIWILD

Beyond the Leaderboard: Design Lessons for Trustworthy Multimodal VQA

超越排行榜：可信多模态视觉问答的设计经验教训

Sushant Gautam, Vajira Thambawita, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen, Steven A. Hicks

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

AI总结 以MediaEval Medico 2025为案例，分析九个多模态问答系统，发现预训练主干的参数高效适应虽有挑战性能，但答案提升未转化为完整临床推理，结构化推理等方法更可靠，结果促使多方面改进，支持可信多模态医疗保健人工智能。

Comments Accepted for presentation at the 39th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (IEEE CBMS 2026) as a regular paper

SafeRelBench: A Spatial-Relation-Aware Benchmark for Process-Level Safety in VLM-Driven Embodied Agents

SafeRelBench：用于VLM驱动的具身智能体过程级安全的空间关系感知基准测试

Huaigang Yang, Ya Li, Min Ren, Bo Dai, Zhenliang Zhang, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 研究VLM驱动具身智能体的过程级安全问题，引入SAFERELBENCH基准测试，含507个样本。评估七个智能体发现任务成功与安全合规有差距，该基准明确测试行动前安全条件，凸显空间关系在安全评估中的核心地位。

Comments Preprint. 10 pages, 6 figures, 4 tables

Latent Communication Between Language Model Agents: Channels, Alignment, and the Limits of Text

语言模型智能体之间的潜在通信：通道、对齐方式及文本的局限性

Markus Wenzel

机构 * Constructor University（康斯坦丁大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体间潜在通信，构建三个通信通道，通过稀疏自编码器分析信息损失，经实验发现文本通信会丢失信息，潜在通道在跨语言概念任务上与文本通道匹配但未超，得出丢失特征多编码表面形式的结论，还指出明确潜在通信优势需更深入任务及分析框架。

MedBeads: An AI-Native Clinical Context Graph Built from Immutable Beads and Reconstructable Clinical Links

MedBeads：面向可信医疗AI的智能体原生不可变数据基底

Takahito Nakajima

机构 * Diagnostic Imaging and Interventional Radiology, Institute of Medicine, University of Tsukuba（东京大学医学研究院诊断影像与介入放射学部） ； Center for Cyber Medicine Research, University of Tsukuba（东京大学计算机医学研究中心） 纠错

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

AI总结 针对医疗AI中电子病历与智能体间的上下文不匹配问题，提出基于Merkle有向无环图的不可变数据架构MedBeads，通过确定性图遍历替代概率检索，实现可审计、防篡改的临床上下文提供。

Comments 23 pages, 5 figures, 3 tables. Reference implementation and reproducible Docker demo available at https://github.com/medbeads/medbeads

SUFLECA: Scaling Up Feature Learning for CAD-to-image Alignment

SUFLECA：扩大用于CAD到图像对齐的特征学习

Saad Ejaz, Miguel Fernandez-Cortizas, Javier Civera, Holger Voos, Jose Luis Sanchez-Lopez

机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability, and Trust (SnT), University of Luxembourg（自动化与机器人研究组，卢森堡大学跨学科安全、可靠性与信任中心（SnT）） ； Faculty of Science, Technology, and Medicine, University of Luxembourg（卢森堡大学科学、技术与医学学院） ； I3A, Universidad de Zaragoza（萨拉戈萨大学I3A） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究旨在解决CAD到图像对齐问题，提出弱监督框架SUFLECA。通过归一化物体坐标监督扩大特征学习，结合几何一致匹配算法，能准确快速对齐，在ScanNet25k上取得优异成绩，优于零样本基线并超越全监督方法。

VLT: A Vision-Language-Time Series Multimodal Foundation Model for Industrial Intelligence

VLT：用于工业智能的视觉-语言-时间序列多模态基础模型

Haiteng Wang, Jingheng Yan, Xiaokang Wang, Lei Ren

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology（智能制造系统技术国家重点实验室） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对工业时间序列单模态建模局限及连接时间序列与文本语义的挑战，提出VLT多模态基础模型，通过设计Time-MoE等机制联合建模多种模态，经实验验证其在多种复杂设置下优于现有方法，提升了鲁棒性和泛化能力。

Comments 18 pages, 13 figures, and 13 tables, including supplementary material. Haiteng Wang and Jingheng Yan contributed equally to this work

When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 纠错

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

AI总结 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

Comments Preprint. 10 pages, 1 figure, 6 tables

Towards a Unified Multidimensional Explainability Metric: Evaluating Trustworthiness in AI Models

迈向统一的多维可解释性度量：评估人工智能模型中的可信度

Georgios Makridis, Georgios Fatouros, Athanasios Kiourtis, Dimitrios Kotios, Vasileios Koukos, Dimosthenis Kyriazis, Jonh Soldatos

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

AI总结 本文提出全面框架评估多种XAI方法在多数据集和模型上的可解释性，侧重保真度、简单性和稳定性，利用基准实验构建知识库以估计未见数据集和模型的可解释性分数，为评估比较XAI方法提供工具，助力可信AI系统发展。

Introspection Fine-Tuning (IFT): Training Small LLMs to Introspect

内省微调（IFT）：训练小型语言模型进行内省

Ely Hahami, Ishaan Sinha, Lavik Jain

机构 * Harvard College（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究小型语言模型内省能力，提出句子定位和强度比较评估范式，发现小模型有内省能力且随规模提升，引入内省微调（IFT），能提高模型内省能力，还表明内省能力可训练，对AI透明度和对齐有意义。

Comments 9 pages (excluding appendices / references), 2 figures, 3 tables

MedRealMM: A Real-World Multimodal Benchmark for Chinese Online Medical Consultation

MedRealMM：用于中国在线医疗咨询的真实世界多模态基准测试

Runhan Shi, Quan Zhou, Yuqian Xu, Shuai Yang, Xin Wu, Zitong Zhou, Hui Liu, Bin Zha, Zheming Wang, Liya Li, Wei Wei, Jinru Ding, Wenrao Pang, Mouxiao Bian, Haoyuan Hu, Jun Xu, Jie Xu

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

AI总结 研究针对现有在线医疗咨询基准与实际临床实践契合度差的问题，构建MedRealMM基准测试，用多模态临床挑战点提取框架转化任务并设评分标准，评估多个大语言模型，指出图像信息重要，前沿模型有不足，为多模态医学推理评估提供现实可重复基准。

CluCERT: Certifying LLM Robustness via Clustering-Guided Denoising Smoothing

CluCERT：通过聚类引导去噪平滑认证大语言模型的鲁棒性

Zixia Wang, Gaojie Jin, Jia Hu, Ronghui Mu

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

AI总结 针对大语言模型易受对抗攻击问题，提出CluCERT框架，通过聚类引导去噪平滑认证其鲁棒性。引入语义聚类过滤器，结合细化模块和快速同义词替换策略，提升效率，实验证明该方法在鲁棒性边界和计算效率上优于现有方法。

Copy-on-Write Scoring: Application-Specific Agent Evaluations

写时复制评分：特定应用代理评估

Joanna Roy, Sven Hoelzel

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

AI总结 研究如何在软件系统中可靠部署基于大语言模型的代理，提出写时复制（CoW）评分框架，利用PostgreSQL级机制在应用环境中直接评估代理操作，能低成本评估迭代，在开源平台上验证了该框架的有效性。

Comments 15 pages, 11 figures, accepted at ICML 2026 Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond

Self-Evolving Human-Centered Framework for Explainable Depression Symptom Annotation

用于可解释抑郁症症状标注的自我进化以人为中心框架

Hoang-Loc Cao, Van Pham, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Phuc Ho, Veronica Whitford, Hung Cao

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

AI总结 针对抑郁症标注质量瓶颈，提出结合大语言模型辅助与专家验证的自我进化标注框架，分三阶段运行，采用双记忆架构，能提高标注一致性和可解释性，减少人工修订，还输出多种信息实现可审计性。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Omni-Layer Intelligent Systems (COINS) 2026

SCITUS: A Multi-Jurisdictional Framework for Adapting NIST AI RMF to the Canadian Regulatory Context

SCITUS：将美国国家标准与技术研究院人工智能风险管理框架（NIST AI RMF）适配到加拿大监管环境的多辖区框架

Mohammad Etemad

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

AI总结 针对加拿大人工智能监管碎片化问题，提出SCITUS框架，它能将NIST AI RMF 1.0同时适配到加联邦和省级法规，整合多种要素，通过多场景展示适用性，为多辖区合规提供了更优模式及可复制模型。

Comments 74 pages, 1 figure. SCITUS Framework v2.0 (July 2026). Framework documentation: https://scitus.ca/scitus-framework

Transcoders for Investigating Deception in Language Models

用于研究语言模型中欺骗行为的转码器

Darius Lim, Nathan Leow, Xin Wei Chia

机构 * Home Team Science & Technology Agency (HTX)（新加坡内政部科技局） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究用转码器分析语言模型欺骗行为，通过预训练转码器的Qwen3 - 4B模型构建归因图，经特征引导和电路分析识别相关特征字典，发现欺骗源于模型内部机制，凸显转码器在监测及检测语言模型安全漏洞方面的潜力。

How Well Does AI-Generated Feedback Work? Intrinsic and Extrinsic Evaluation across more than 20,000 EFL Essay Drafts

人工智能生成的反馈效果如何？对20000多篇外语作文草稿的内在和外在评估

Steven Coyne, Diana Galvan-Sosa, Ryan Spring, Machi Shimmei, Michael Zock, Keisuke Sakaguchi, Kentaro Inui

机构 * Tohoku University（东北大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； ALTA Institute, Computer Laboratory, University of Cambridge（剑桥大学ALTA研究所，计算机实验室） ； CNRS, LIS, Aix-Marseille University（法国国家科学研究中心，艾克斯-马赛大学语言信息处理实验室） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究外语写作中人工智能生成的书面纠正性反馈效果，通过大学外语班级近2000名学生的超20000篇草稿，从教师内在评估和学生外在反馈两角度评估，发现传统专家评估与学生反馈一致性低，强调以学习者为中心评估框架的重要性。

Comments Pre-review version of DOI https://doi.org/10.1007/978-3-032-29788-4_35, presented at AIED 2026 Late Breaking Results. Readers are encouraged to refer to the published version

Journal ref AIED CCIS 3031 (2026) 247-253

BioTIER: A Refusal Benchmark for Targeted Biological Risk Mitigation

BioTIER：用于针对性生物风险缓解的拒绝基准

Eleanor M. Marshall, Pedro Medeiros, Peter Peneder, Nelly Mak, Jacob Kaffey, Faith Rovenolt, Mac Walker, Seth Donoughe, Jasper Götting

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 针对大语言模型生物滥用问题，引入BioTIER基准，将生物内容分三个风险集，含542个专家策划提示及元数据，可隔离控制灾难性风险信息，确保生物科学知识获取，助力针对性生物风险缓解。

Comments 52 pages, 9 main figures, 9 supplementary figures, 1 main table, 9 supplementary tables

DS@GT ARC at LongEval: Citation Integrity and Factual Grounding in Scientific QA

DS@GT ARC参加LongEval：科学问答中的引用完整性和事实基础

Brandon Michaels, Brendon Johnson

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究在科学问答中传统评估指标与引用完整性的差异，通过Corrective RAG和CiteFix构建纠正管道，对比前沿模型，发现前沿模型答案生成不依赖文档上下文，而纠正管道提升了引用忠实度和答案基础，提出需奖励严格答案基础的评估指标。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to the CLEF 2026 LongEval Lab Working Notes

MonteRET: AI Agent Enhancing Multimodal LLMs with Multi-granularity Knowledge Retrieval for Chest CT Report Generation

MonteRET：通过多粒度知识检索增强多模态大语言模型以生成胸部CT报告的人工智能代理

Yi Lin, Yihao Ding, Elana Benishay, Elefterios Trikantzopoulos, David Nauheim, Hanley Ong, Jiang Bian, Hua Xu, Yuzhe Yang, George Shih, Yifan Peng

机构 * Weill Cornell Medicine（威尔康乃尔医学院） ； University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Regenstrief Institute（瑞根斯特里夫研究所） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究针对自动生成胸部CT报告的挑战，提出MonteRET框架，它整合多种特征，通过知识检索和报告重写代理完善报告。经训练和评估，该框架在多方面提升了报告质量，相比其他方法有显著优势，获放射科住院医师青睐。

MSQA: A Natively Sourced Multilingual and Multicultural SimpleQA Benchmark

MSQA：一个原生来源的多语言多文化SimpleQA基准

Xianru Chen, Yukai Huang, Mingxiang Chen, Xinping Lei, Fangbing Deng, Jin Chen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jiaheng Liu

机构 * M-A-P ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出MSQA基准，包含1064个原生问题覆盖11种语言和5个文化维度，评估18个LLM发现文化能力随预训练暴露程度下降，且推理时补救措施无效。

Comments Due to the company's data approval issue, we need to withdraw the article

How Inference Compute Shapes Frontier LLM Evaluation

推理计算如何塑造前沿LLM评估

Jessica McFadyen, Ole Jorgensen, Harry Coppock, Kevin Wei, Cozmin Ududec

机构 * UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过控制推理计算量（如token预算、上下文压缩和重复提交）评估12个前沿语言模型，发现更大计算量显著提升性能，固定预算评估低估模型能力，且不同基准对推理扩展方法敏感。

Comments 34 pages, 4 figures

Addressing Benchmarking Gaps in Large Language Models for Health and Medicine with Dynamic Red-Teaming

超越基准：动态、自动和系统化的红队代理用于可信的医疗语言模型

Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Paul Hager, Yundi Zhang, Che Liu, Friederike Jungmann, Hongwei Bran Li, Julian Canisius, Chenyu You, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fenglin Liu, Yuyuan Liu, Niklas Bubeck, Moritz Knolle, Chen, Chen, Christian Wachinger, Zhenyu Gong, Cheng Ouyang, Georgios Kaissis, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stony Brook University（史泰兹布鲁克大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DAS红队框架，通过动态压力测试揭示医疗语言模型在鲁棒性、隐私、偏见和幻觉方面的潜在风险，发现高静态基准性能与低动态可靠性之间的'基准差距'。

JEEVHITAA -- An HCAI Ecosystem to Support Collective Care

JEEVHITAA -- 一个端到端的HCAI系统以支持集体护理

Shyama Sastha Krishnamoorthy Srinivasan, Harsh Pala, Mohan Kumar, Pushpendra Singh

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

AI总结 JEEVHITAA是一个端到端的HCAI系统，通过角色感知的信息共享和可验证的数据流支持多主体护理网络的协调与可信决策。

Comments 33 pages, 7 figures, 3 tables, 2 algorithms, 1 ontology description. Preprint of work under review

When Machine Unlearning Meets Retrieval-Augmented Generation (RAG): Keep Secret or Forget Knowledge?

当模型遗忘遇上检索增强生成（RAG）：保守秘密还是遗忘知识？

Shang Wang, Tianqing Zhu, Dayong Ye, Wanlei Zhou

机构 * School of Computer Science, University of Technology Sydney（悉尼科技大学计算机科学学院） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型训练中敏感信息保留问题，提出基于检索增强生成（RAG）技术的轻量级行为遗忘框架，通过修改外部知识库模拟遗忘，经实验验证该方法符合五个关键遗忘标准，还可扩展到多模态模型和智能体。

Comments This paper is accepted by IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2025. The source code is available at \url{https://github.com/shihe98/RAG_Unlearning}

Cross-Cluster Weighted Forests

跨簇加权森林

Maya Ramchandran, Rajarshi Mukherjee, Giovanni Parmigiani

机构 * Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛T.H. 柏林公共卫生学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对生物应用数据异质性问题，提出跨簇加权森林（CCWF）方法，通过无监督聚类、在各簇拟合随机森林并加权组合，理论分析表明其更准确，模拟和实际数据验证其性能比经典随机森林高30%-40%。

Comments 9 pages, 3 figures, 1 table

MultiRef-Compass: Towards Comprehensive Evaluation of Multi-Reference-to-Audio-Video Generation

MultiRef-Compass：迈向多参考到音频-视频生成的综合评估

Xiaohan Zhang, Yuqing Wen, Junlin Chen, Yuqi Tang, Yiting He, Lizhuo Shao, Weiming Zhu, Tengfei Liu, Yang Shi, Jialu Chen, Yuanxing Zhang, Huaxiong Li

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对多参考到音频-视频生成设置，引入MultiRef-Compass基准。通过可扩展管道构建350个样本，定义含四个维度14个子指标的评估协议，集成自动指标与MLLM评判框架，实验表明该基准对MR2AV研究有重要意义。

Comments 32 pages

Self-Aware Recursively Self-Improving Agents for Personal Singularity: A Goal-, Scope-, Tool-, and Benchmark-Driven Multi-Agent Architecture

如何实现递归式自我提升智能体与个人奇点：一种目标、范围、工具和基准驱动的多智能体架构

Chengshuai Yang

机构 * NextGen PlatformAI C Corp.（下一代平台人工智能C公司） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究大型语言模型智能体进步引发的问题，提出受治理多智能体架构实现递归式自我提升，以个人奇点为目标，详细介绍智能体各要素及架构组成，形式化多种机制并提供设计与路线图。

Comments 28 pages, 5 figures, 7 tables, and 5 algorithms. Position and systems-design paper

WorldWander: Bridging Egocentric and Exocentric Worlds in Video Generation

WorldWander：在视频生成中连接自我中心和外中心世界

Quanjian Song, Yiren Song, Kelly Peng, Yuan Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究聚焦视频生成中自我中心与外中心世界转换，提出WorldWander框架，基于视频扩散变换器，整合上下文视角对齐与协作位置编码，精心策划数据集，实验证明该框架在视角同步、角色一致性和泛化能力上表现卓越，设定了新基准。

Comments Accepted by ECCV 2026; Code: https://github.com/showlab/WorldWander