大模型对齐与安全

Electronic Navigational Chart Change Classification

电子航海图变化分类

Jacob Arndt, Abhishek Potnis, Alexandre Sorokine

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对电子航海图（ENC）变化分类的人工审核效率低、一致性差的问题，提出结合空间上下文编码器与ENC属性编码器的编码方案，用调优梯度提升树在1308张海图对数据集上取得90%、94%的准确率，提升了海事安全相关的ENC维护效率。

Comments Accepted at 34th ACM SIGSPATIAL 2026

Stopping and Routing LLM Judge Panels

停止与路由大语言模型（LLM）评审小组

Bin Zhu, Yi Xie, Yanghui Rao

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究将LLM评审小组设计建模为角色条件分配问题，提出策略优化评审调用，经多类审计对比，生成可复用的评审调用计划。

Comments 21 pages, 2 figures, 20 tables. Accepted at WISE 2026

Robust Cross-Modal Foundation Model Perception for Underwater Robots under Degraded Visual Conditions

退化视觉条件下水下机器人的鲁棒跨模态基础模型感知

Mohammad Arif Ul Alam

机构 * College of Science and Technology, North Carolina A & T State University（北卡罗来纳农工州立大学科学技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对水下机器人视觉退化问题，提出感知退化的视觉-声纳门控融合方法，在极端退化下使平衡准确率较 DINOv2 基线提升 33.5%，实现鲁棒跨模态感知。

Air Traffic Control Using Large Language Models: Prompt Engineering, Architecture, and Evaluation

使用大语言模型的空中交通管制：提示工程、架构与评估

Mahyar Ghazanfari, Matthias Casanova, Jordan Kam, Alex Zongo, Peng Wei, Torsten Darrell, Alexandre Bayen

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对ATC仍以人工为主的问题，设计5种提示结构并在9种LLMs上实验，发现简洁提示表现最佳，注入正确历史可修复脚本严格提示的错误，明确了LLM辅助ATC的路径与局限。

Comments 39 pages, 12 figures, 7 tables

Holtercare-Bench: A Multimodal Benchmark for Evaluating Long-Term Dynamic ECG Analysis

Holtercare-Bench：用于评估长期动态心电图分析的多模态基准

Yihan Xie, Hanwen Cui, Runze Ye, Juekai Lin, Haoyang Wang, Jinhao Mao, Bo Zhang, Wenqiao Zhang, Xiaogang Guo, Jun Xiao, Lei Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

TestifAI: Tomography-Based Testing for Deep Learning Systems

TestifAI：基于层析成像的深度学习系统测试方法

Arooj Arif, Tobias Hartung, Elena Botoeva, Alexandros Koliousis

机构 * Northeastern University London（伦敦东北大学） ； University of Kent（肯特大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TestifAI是一种深度学习测试框架，通过部分模型层析成像从低阶扰动观测预测高阶扰动测试结果，可高效准确估计多扰动下的模型鲁棒性，减少60-80%的推理量且总误差低于7%。

Grounded verification of chemical and materials reasoning: detection is the bottleneck

化学与材料推理的有根据验证：检测是瓶颈

Can Polat, Mustafa Kurban, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

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

AI总结 研究针对大语言模型在化学推理中虚构对象的问题，提出分层验证器，通过与数据库核对及门控校正减少公式错误，检索次数大幅减少，修复成功率高，但检测召回率是瓶颈，基于事实验证可提高答案质量，长尾错误处提升明显。

Calibrated Triage, Not Autonomy: Confidence Estimation for Medical Vision-Language Models

校准的分诊，而非自主：医学视觉-语言模型的置信度估计

Reza Khanmohammadi, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 针对医学视觉-语言模型在回答时可能忽略图像而依赖语言先验的问题，提出使用置信度估计进行校准分诊，通过评估七种置信度估计器，发现高置信度区域是区分可用估计器的关键，最佳探针可将错误率从41-45%降至1-4%，但无估计器在所有领域和模型中一致最优。

Design strategies for empathetic AI robots for older adults

面向老年人的共情AI机器人的设计策略

Isabel Pedersen, Andrea Slane

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

AI总结 本文针对老年人居家养老需求，运用人文学科与修辞理论，提出共情照护词汇表作为设计社交辅助机器人（SARs）的路径，弥补了现有人机设计忽视共情作为理论化设计路径的空白。

Comments 12 pages, 4 figures, edited and updated

Self-Evolving Coding Agents

自进化编码智能体

Hao Zhou, Haichuan Hu, Ye Shang, Quanjun Zhang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本综述系统梳理自进化编码智能体领域，明确其与传统智能体的区别，提出分类法，分析该领域的挑战，为设计更优智能系统奠定基础。

Can LLM Annotations Replace User Clicks for Learning to Rank?

大语言模型标注能否替代用户点击用于学习排序？

Lulu Yu, Keping Bi, Jiafeng Guo, Shihao Liu, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xueqi Cheng

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文探究LLM标注能否替代点击数据用于学习排序，经多维度对比实验发现二者各有优劣，提出两种整合二者监督信号的训练策略可提升排序性能。

Comments 12 pages, 7 figures, accepted as a Full Research Paper at CIKM 2026

Why Do AI Agents Break Rules? How Framing, Context, and Social Signals Shape Compliance

AI智能体为何违反规则？框架、情境与社会信号如何影响合规性

Mika Okamoto, Ansel Kaplan Erol, Kutluhan Erol

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

AI总结 该研究运用法律与经济学的合规理论，发现安全微调AI模型大体合规，任务优化与智能体模型会在低惩罚等条件下违规，且引入经济激励等会导致大规模合规失败，指出模型选择与合规性评估需改进。

Comments Published at 2026 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society and 2026 COLM Workshop on Agent Behavior

PILOT Technical Report

PILOT技术报告

Jiuning Lin, Ruiquan Lan, Xiaodong Zhu, Bin Zhang, Chengyu Lai, Chuxin Chen, Dimin Wang, Han Zhu, Hongtao Cheng, Jialin Zhu, Lingqing Zhang, Shuai Zhong, Tao Wang, Weipeng Huang, Yinjiang Cai, Yinnan Song, Yuan Liu, Zhibo Xiao, Zhixin Ma, Zihong Huang

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)

AI总结 该研究针对现有推荐系统优化智能体方法的反应式缺陷，提出PILOT框架，通过三类角色构建控制循环，在淘宝平台对比ROAM验证，实现多项指标提升且搜索效率显著提高，无需人工干预。

Comments Technical Report, 42 pages, 10 figures

On the Applicability of Safety Nets: A Safety-By-Design Solution for Certifying Neural Networks

安全网的适用性研究：一种用于神经网络认证的设计即安全方案

Johann Maximilian Christensen, Thomas Stefani, Elena Hoemann, Frank Köster, Sven Hallerbach

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

AI总结 该研究针对航空安全关键型AI系统的认证需求，系统分析安全网中神经网络与查找表的规模权衡，确定最优架构，实现适配航空电子硬件的100%正确输出，提供可复现的开源安全网实现。

Scale-Aware Pretraining of Time Series Foundation Models via Multi-Patch Token Alignment and Hybrid Masking

基于多补丁令牌对齐与混合掩码的时间序列基础模型尺度感知预训练

Taihua Chen, Xiang Ma, Yixin Zhang, Tailin Zhan, Manyu Sun, Lizhen Cui

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Joint SDU–NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对时间序列基础模型预训练中处理不同采样频率的问题，提出SATS方法，通过尺度感知令牌对齐与混合掩码策略实现最优性能，同时提升模型效率。

Inject, Align, Recover: Staged Post-Training for Retrieval-Free Document Knowledge Internalization

注入、对齐、恢复：用于无需检索的文档知识内化的分阶段后训练

Qian Kou, Xiaofeng Shi, Xiaosong Qiu, Hua Zhou

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

AI总结 针对大型语言模型无需检索文档时无法回答相关问题的痛点，提出IAR三阶段后训练框架，在多数据集、多模型上显著提升了文档知识内化的领域与通用性能。

Comments 21 pages, 4 figures. Includes Supplementary Material Sections A--G. Qian Kou and Xiaofeng Shi contributed equally and are co-corresponding authors. Hua Zhou is the project leader

A knowledge-guided agentic framework for mitigating patient-context ambiguity in health queries

一种用于缓解医疗查询中患者上下文歧义的知识引导智能体框架

Mahyar Abbasian, Saba A. Farahani, Arshia Ilaty, Hung Cao, Ramesh Jain, Amir M. Rahmani

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

AI总结 该研究提出知识引导智能体框架，通过解析医疗查询、构建假设、识别缺失上下文并提问，缓解患者上下文歧义，在诊断检索和饮食安全分类任务中显著提升了多种语言模型的性能。

Comments 48 pages, 3 figures, 6 tables, journal

The Concept Allocation Zone: Tracking How Concepts Form Across Transformer Depth

概念分配区：追踪概念如何跨越Transformer深度形成

James Henry

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出概念分配区（CAZ）框架，通过层间度量（分离度、概念一致性、概念速度）检测概念在残差流中逐渐形成的深度区间，并在34个模型上验证了分离曲线的多模态性及温和CAZ的因果活性。

Comments v2: substantial revision. Cross-architecture ordering statistic and MHA/GQA cohort-split claim retracted per recomputation; corpus and companion-paper citations refreshed. See paper's "Changes from Version 1" section for the full list of superseded values

TS-Reasoner: Aligning Time Series Foundation Models with LLM Reasoning

TS-Reasoner：将时间序列基础模型与大语言模型推理能力对齐

Fangxu Yu, Hongyu Zhao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 TS-Reasoner通过两阶段训练将时间序列基础模型与大语言模型对齐，在多个基准上性能优于同类模型且数据效率更高，解决了时间序列模型推理能力不足的问题。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research, 2026

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at this https URL (https://github.com/cslsolow/Repo0)

Mitigating Identity Essentialism in LLM Agents with Longitudinal Life Trajectories

通过纵向生活轨迹缓解大语言模型智能体中的本质主义身份偏差

Hexi Wang, Yujia Zhou, Bangde Du, Weihang Su, Xinyuan Cao, Qingyi Pan, Qingyao Ai, Yueyue Wu, Min Zhang, Yiqun Liu

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

AI总结 针对现有LLM智能体存在的身份本质主义偏差导致组内反应同质化的问题，提出LifeMem纵向记忆框架，在Add Health等数据集上验证其可提升与人类数据的一致性。

Comments 23 pages, 12 figures

CVSD-Reg: Cross-Modal Visual Semantic Prior Distillation for Robust LiDAR Registration

CVSD-Reg：用于鲁棒激光雷达配准的跨模态视觉语义先验蒸馏

Eunsoo Im, Junghun Suh, Gyeonggwan Lee, Seunghwan Hong

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

AI总结 本文提出CVSD-Reg框架，通过蒸馏视觉基础模型的语义先验提升激光雷达配准的鲁棒性，在多数据集上的成功率优于现有方法，且无需相机输入或事后ICP精修。

Anatomy Contextualized Adaptation of CT Foundation Models

CT基础模型的解剖学上下文适配

Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William Lotter

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量框架ACA，适配冻结CT基础模型实现解剖学级视觉-语言对齐，在Merlin、CT-RATE数据集上零样本发现分类性能优于基线，训练耗时短且可保留增强全局解剖学上下文。

Comments Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026 MedFM-Bench Workshop

FlowEvo: Self-Evolving Agents through the Co-Evolution of Workflows and Executable Skills

FlowEvo：通过工作流和可执行技能的协同进化实现自我进化的智能体

Zeyu Ren, Ling Yue, Ran Li, Yishu Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Shaowu Pan, Shimin Di

机构 * Southeast University（东南大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在让大型语言模型智能体通过工作流解决复杂任务。提出FlowEvo框架，通过工作流到技能编译、技能到工作流反馈、技能管理三个机制，使智能体无需更新模型参数积累完善能力，实验显示其在基准测试中精度-成本权衡优，各机制有贡献。

Comments Published as a conference paper at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 25 pages, 3 figures, 16 tables. Code: this https URL (https://github.com/DEFENSE-SEU/FlowEvo)

EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation

EvoSelect：面向目标任务的高效LLM进化

Ting-Wei Li, Sirui Chen, Jiaru Zou, Yingbing Huang, Tianxin Wei, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出EvoSelect框架，通过迭代生成-选择-训练循环提升LLM在目标任务上的适应能力，通过最优传输和多样性机制优化数据选择，实验表明其在不同基准测试中均优于现有方法。

DIFFCZSL: Compositional Zero-Shot Learning Regularized by Diffusion Representations

DIFFCZSL：基于扩散表示正则化的组合零样本学习

Hangyu Tian, Zhenqi He, Yanghao Wang, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 DIFFCZSL将预训练扩散模型的生成先验注入基于CLIP的组合零样本学习流程，通过对比对齐提升性能，在两类设置下均优于强基线，凸显了扩散表示与视觉-语言模型的互补优势。

A Fully Automated, Deployment-Aware Testing Pipeline for IoT-Based Automotive Applications

面向物联网汽车应用的全自动、感知部署的测试流水线

Denesa Zyberaj, Roman Vintonyak, Pascal Hirmer, Marco Aiello

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 针对物联网汽车应用的测试难题，提出结合LLM、VLM及人在回路机制的感知部署测试流水线，经CPDS案例验证可实现全需求覆盖与高准确率，适配OEM-供应商测试工作流。

Comments Submitted, accepted and presented at IoTBDS26

APPROVE: Visual End-User-in-the-Loop Robot Programming with LLMs

APPROVE：结合大型语言模型的面向视觉端用户的机器人编程

Bijan Kavousian, Miray Özakkas, Josefine Monnet, Oliver Petrovic, Christian Brecher

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 APPROVE是一种结合LLMs的多模态端用户机器人编程框架，通过Blockly可视化程序并支持用户确认、修改或拒绝，还可存储复用已确认功能，解决了现有系统透明度不足、意图对齐差、复用有限的问题，提升了用户信任与编程灵活性。

Comments Accepted for publication in Procedia CIRP, Proceedings of the 20th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (ICME 2026)

Evolution of Log-Based Detection Rules in Public Repositories

基于日志的检测规则在公共仓库中的演变

Minjun Long, David Evans

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文研究了公共仓库中基于日志的检测规则的演变，通过分析Sigma和Splunk Security Content两个项目中的6859条规则历史，发现约56%的规则至少经过一次修订，且规则生命周期内演变非单调，经常出现回退，表明规则变化并非持续积累，而是存在操作上的权衡。

4DLoG: Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model

利用4D纵向扩散模型生成神经退行性脑解剖结构

Nivetha Jayakumar, Swakshar Deb, Bahram Jafrasteh, Qingyu Zhao, Miaomiao Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Radiology（放射学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science（电气与计算机工程系、计算机科学系） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出一种4D纵向扩散模型，用于生成神经退行性疾病的脑解剖结构，通过临床变量条件生成准确的脑部变化轨迹，验证了其在疾病分类和分割中的有效性。