大模型对齐与安全

Can Deep Research Agents Retrieve and Organize? Evaluating the Synthesis Gap with Expert Taxonomies

深度研究代理能否检索和组织？通过专家分类法评估合成差距

Ming Zhang, Jiabao Zhuang, Wenqing Jing, Kexin Tan, Ziyu Kong, Jingyi Deng, Yujiong Shen, Yuhui Wang, Zhenghao Xiang, Qiyuan Peng, Yuhang Zhao, Ning Luo, Renzhe Zheng, Jiahui Lin, Mingqi Wu, Long Ma, Shihan Dou, Maxm Pan, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） 纠错

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

AI总结 本文提出TaxoBench基准，评估深度研究代理在检索和组织论文方面的能力，发现两者在能力与对齐方面均存在瓶颈。

Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations

临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策

Ivan Lopez, Selin S. Everett, Bryan J. Bunning, April S. Liang, Dong Han Yao, Shivam C. Vedak, Kameron C. Black, Sophie Ostmeier, Stephen P. Ma, Emily Alsentzer, Jonathan H. Chen, Akshay S. Chaudhari, Eric Horvitz

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现，发现专家上下文显著提升诊断准确性，而对抗性上下文导致诊断退化，且模型在多轮对话中表现出不同的特性。

Automatic Translation of Unstructured Requirements into Linear Temporal Logic through Large Language Models

基于大语言模型将非结构化需求自动翻译为线性时序逻辑

Alexandra Newcomb, Omar Ochoa

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本文评估6种大语言模型，通过少样本提示策略在含15个需求的基准上生成线性时序逻辑公式，验证通用LLMs无需微调即可完成非结构化自然语言转LTL任务，可作为半自动化形式化工作流的前端助手。

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Certifying Collective Reasoning in Multi-Agent Systems via Koopman Spectral Analysis

基于Koopman谱分析的多智能体系统集体推理验证

Nuzhat Khan, Indrakshi Dey

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出基于Koopman算子理论的框架，通过分析多智能体集体的Koopman转移算子谱，实现对其推理收敛时间、派系及决策的可验证，在注意力共识模型上验证了方法的有效性，且运行高效。

RepoOMP: Repository-Aware Hotspot OpenMP Parallelization via Dependency-Aware Context Reduction

RepoOMP：基于仓库感知的热点OpenMP并行化方法——通过依赖感知的上下文缩减

Yongjie Qian, Ke Gao, Zhibin Zhang, Shaohui Peng, Ling Li

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 RepoOMP是一种混合框架，通过构建MAP和STC，在951个热点上实现平均加速比8.23×至8.96×，降低智能体令牌成本，为仓库热点并行化提供证据引导的工作流。

Toward Resilient Human-AI Collaboration: A Lifecycle Taxonomy of Sociotechnical Risks and Cascading Failures

面向弹性人机协作：社会技术风险与级联故障的生命周期分类

Md Foysal Ahmed, Isaac Kobby Anni, Md Main Uddin Rony

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出人机协作风险的生命周期分类框架，识别六大跨领域风险集群，构建交互模型揭示风险级联机制，为设计更具弹性的人机协作系统提供基础。

Comments 11 pages, 2 Figures

VideoArgus: Agentic Rubric-Grounded Unified Evaluation for Video Generation and Editing

VideoArgus：基于智能体评分规则的视频生成与编辑统一评估框架

Ziyun Zeng, Zixuan Wang, Yongsheng Yu, Hang Hua, Jiebo Luo

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对现有视频评估基准的局限，本文提出VideoArgus框架，构建含1026个实例的VideoArgus-Bench，其在与人类判断的相关性上优于基准特定评估器，且模型排名稳定。

Comments Preprint

Towards a Risk Assessment of Malicious Skill Files in Coding Agents

面向编码智能体中恶意技能文件的风险评估

Rui Yang, Michael Fu, Kla Tantithamthavorn, Chetan Arora, Joey Chua

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 该研究针对编码智能体技能接口的恶意文件风险，提出对抗性技能合成方法与评估流水线，发现企业级智能体易被恶意技能利用，仅少数运行有明确安全识别，呼吁企业提前评估风险。

Comments 29 pages, 6 figures, 6 tables. Preprint; under review

Media Meets Communication in 6G: Fundamentals, Key Technologies, and Applications

6G中的媒体与通信：基础、关键技术及应用

Bingyan Xie, Longyu Zhou, Zihan Chen, Shunpu Tang, Mingyang Shi, Yu Tian, Guo Lu, Yongpeng Wu, Tianhao Liang, Tony Q. S. Quek, Guangtao Zhai, Wenjun Zhang

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该文针对6G视觉通信的媒体通信技术开展系统性综述，提出含四大维度的统一框架，涵盖AI驱动媒体技术与感知媒体的无线传输等内容，为6G媒体通信研究提供支撑。

LLMs Cannot Reliably Judge (Yet?): A Comprehensive Assessment on the Robustness of LLM-as-a-Judge

大型语言模型目前尚不可靠地充当评判者：对LLM作为评判者的鲁棒性的综合评估

Songze Li, Chuokun Xu, Jiaying Wang, Xueluan Gong, Chen Chen, Jirui Zhang, Jun Wang, Kwok-Yan Lam, Shouling Ji

专题命中 安全评测 ：red teaming(abstract)

AI总结 本研究引入RobustJudge框架，评估LLM-as-a-Judge的鲁棒性，发现其易受攻击，鲁棒性对提示模板和模型选择敏感，优化攻击结合长后缀可提升PAI-Judge分数。

CAKR: Commutative algebra k-mer representations for genomics

CAKR：用于基因组学的交换代数k-mer表示

Faisal Suwayyid, Yuta Hozumi, Mushal Zia, JunJie Wee, Hongsong Feng, Guo-Wei Wei

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究提出CAKR即交换代数k-mer表示框架，将多学科方法结合用于比较基因组分析，在三类任务的多数据集上优于五种现有方法，兼具可扩展性与鲁棒性。

Who Gets Access? Global Region and Academic Status Bias in AI-Generated Academic Gatekeeping Scenarios

谁能获得权限？AI生成的学术守门场景中的全球区域与学术地位偏差

Nouar AlDahoul, Hezerul Abdul Karim, Myles Joshua Toledo Tan

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 该研究构建LLM模拟学术守门场景，发现LLM存在学术地位偏差，且模型架构导致区域偏好差异，凸显需审计AI系统的公平性与价值对齐。

From Siloed Algorithms to Compliance-First Agentic Platforms: A Multi-Layered Architecture for Hospital AI Systems

从孤立算法到合规优先的智能体平台：面向医院AI系统的多层架构

Manideep Dhar, Ritwik Singh, Sharat Chandra Kumar Manikonda

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对医院AI部署孤立、规模化难的问题，提出含智能体编排、合规策略、隐私保护数据层的多层架构，通过原型验证可减少任务耗时与文档工作量，为医院AI平台建设提供实用蓝图。

Comments Peer-reviewed published article

Journal ref IJISRT, 11-2026(5), IJISRT26MAY1651

Resourced Authority A Mechanism-Design Model for Participatory Governance of Deployed AI Agents

资源权威：部署AI代理参与式治理的机制设计模型

Praphul Chandra, Sujit Gujar, Ganesh Ghalme

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出资源权威机制设计模型，用于通过计算预算使授权自我执行，实现对已部署AI代理的参与式治理，同时指出被治理代理操纵治理 electorate 是核心开放问题。

Comments 22 pages, 9 Figures

A Six-Dimensional Taxonomy of Post-Training Adaptation Techniques with Applications in AI Governance

用于人工智能治理的后训练适应技术的六维分类法

Fardin Afdideh, Fernando Seoane, Farhad Abtahi

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本综述构建了后训练适应技术的六维分类法，梳理技术间关系，为AI治理提供术语支持，并指出该领域的开放挑战。

Mind the Gaps: Mixture-of-Minds for Human Simulation

关注差距：用于人类模拟的思维混合模型

Pranav Dahiya

机构 * Semilattice（半格） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Anacreon受众模拟模型，基于Gemma 4 12B构建思维混合模型，通过聚类个体、情感链等技术，在个体层面序数对齐达0.775，缩小了群体与个体模拟的差距。

A Counterexample to Fourier Alignment in Single-Neuron Modular Addition

单神经元模加法中傅里叶对齐的一个反例

Gautam Neelakantan Memana

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

AI总结 该研究针对MAIS-O60问题构造反例，证明单神经元模加法训练中傅里叶对齐不成立，且失效情况在多种条件下普遍存在。

Comments 18 pages

Leveraging LLM Embeddings for Cross Dataset Label Alignment and Zero Shot Music Emotion Prediction

Renhang Liu, Abhinaba Roy, Dorien Herremans

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

Journal ref Proc. of Conference on AI Music Creativity (AIMC) 2026

GenGA: Editable and Data-Grounded Graphical Abstract Generation for Academic Papers

GenGA：面向学术论文的可编辑且基于数据的图形摘要生成

Takuro Kawada, Shunsuke Kitada, Hitoshi Iyatomi

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 GenGA是一种直接生成矢量格式图形摘要的框架，可实现便捷的元素级编辑，其编辑简易性优于传统方法，且在简洁性和语义对齐上超过人工生成的图形摘要，还提出了量化编辑简易性的SIC指标。

Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables

Breaking the Curse of Multilinguality in Many-to-Many Speech-to-Text Translation via a Resource-Aware Mixture of Speech Encoders

通过资源感知型语音编码器混合模型打破多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Chengpeng Fu, Yu Wang, Ming Liu

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

AI总结 针对多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒问题，提出资源感知型MoSE框架与五阶段课程学习策略，其4B参数模型在45种语言的全方向翻译任务上实现最优性能，显著提升低资源语言表现且不损害高资源性能。

FI-TW: An Open Train-Weather Dataset for Railway Delay Analysis in Finland

整合气象与运营数据：一种理解芬兰铁路延误的新方法

Vinicius Pozzobon Borin, Jean Michel de Souza Sant'Ana, Usama Raheel, Nurul Huda Mahmood

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究整合芬兰铁路运营与气象数据，首次公开用于分析铁路延误的多维数据集，通过时空对齐和工程特征提取，为预测延误和评估天气影响提供机器学习支持。

Comments 13 pages, 8 figures, database: https://www.kaggle.com/datasets/viniborin/finland-integrated-train-weather-dataset-fi-tw

Explanations of Large Language Models Explain Language Representations in the Brain

大语言模型的解释可解释大脑中的语言表征

Maryam Rahimi, Mohammad Reza Daliri, Yadollah Yaghoobzadeh

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

AI总结 该研究探究LLM与脑语言表征对齐的驱动因素，利用XAI的归因方法结合fMRI数据，发现梯度归因可稳健对齐脑活动，且不同层归因的特性与脑区域对齐模式存在差异。

Human-Like Anaphor Resolution in Large Language Models

大型语言模型中类人指代消解

Keane Zhang, Varshini Chinta, Raj Sanjay Shah, Sashank Varma

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

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究探究话语结构等认知科学确定的指代消解影响因素对GPT-2-XL等五个开源权重LLM的作用，发现部分LLM对部分因素具类人敏感性，明确了LLM近似人类指代消解的条件。

Comments 7 pages, 6 figures, 1 table. Presented at CogSci 2026 and the 2026 Annual Meeting of the Society for Text & Discourse. Code: https://github.com/wristy/anaphor

Towards Physics of Multimodal Pretraining: Knowledge Flow, Modality Synergy, Early Unification, and Recipes

迈向多模态预训练的物理学：知识流、模态协同、早期统一与方法指南

Junlin Han, Shengbang Tong, David Fan, Minghao Chen, Philip Torr, Filippos Kokkinos, Mike Lewis

机构 * FAIR, Meta（Meta FAIR研究院） ； Reality Labs, Meta（Meta Reality Labs） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究探索多模态预训练的机制，得出知识流、模态协同等四个关键见解，推导高效预训练方法，为多模态预训练的理解与扩展提供基础。

Comments Project page: https://junlinhan.github.io/projects/physics_of_mm_pretrain/

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China ； Centre for Artificial Intelligence ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ； East China Normal University ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型，通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

Prior-SG: Task and Prior Driven Region Segmentation for Scene Graphs in Arbitrarily-Structured Environments

Prior-SG：面向任意结构环境中场景图的任务与先验驱动区域分割

Giorgio Tonetti, Laurent Kneip, Abel Gawel, Marco Hutter

机构 * RAI Institute（RAI研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出Prior-SG框架，将场景图生成视为概率对齐问题，通过融合异构专家与拓扑先验提升任意结构环境的语义区域分割精度，实现零样本本体灵活性。

Sensor-Level Fault Diagnosis for Automotive Software Validation Using Large Language Models

基于大语言模型的汽车软件验证传感器级故障诊断

Mohammad Abboush, Hamza Ouarrad, Andreas Rausch

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 该研究提出两阶段框架，用经4-bit低秩适配的LLM对HIL平台的汽车传感器记录做故障诊断，最小模型准确率达81.6%，适配循环可在单商用加速器运行。

A System for Train Condition Monitoring and Structural Health Assessment of Rail Vehicles

轨道车辆的列车状态监测与结构健康评估系统

Maximilian Posner, Martin Dazer, Daniela Lauer, Robert Winkler-Höhn, Mathilde Laporte, Tobias Herrmann, Martin Köppel

机构 * DB InfraGO AG（DB InfraGO股份公司） ； DB Systemtechnik（DB系统技术公司） ； MSG Ammendorf（MSG阿门多夫公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出一种融合结构传感器技术与AI数据分析的系统，用于轨道车辆状态监测与撞击检测，可自动检测相关事件、支持状态维护及设计优化，助力干线铁路向全自动运行过渡。

Journal ref IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Detroit, USA, Jun, 2026

Foundation Model-Assisted Full Waveform Inversion

基础模型辅助的全波形反演

Mustafa Alfarhan, Matteo Ravasi, Fuqiang Chen, George Turkiyyah, David Keyes

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究提出用预训练地震基础模型SeisLM的特征构建全波形反演早期目标函数，通过实验验证其可避免周期跳变，提升反演效果，优于传统及混合损失工作流。