大模型对齐与安全

REHEARSE: Experiential Rehearsal for Verbal Confidence Calibration in Large Language Models

REHEARSE：大语言模型中用于语言置信度校准的经验式排练

Ke Fang, Tianyi Zhao, Qianwen Wang, Lu Cheng

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型置信度与实际正确性不匹配的问题，提出无训练的Rehearse方法，通过置信度校准博弈的反馈生成校准信号，在多模型多基准实验中显著降低了预期校准误差并提升准确率。

Humans Disengage, Reasoning Models Persist: Separating Difficulty Registration from Deliberation Allocation

人类放弃，推理模型坚持：将难度登记与深思分配分离

Han-yu Wang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分离难度登记与深思分配，发现人类与大型推理模型（LRM）在问题解决中的时间/令牌分配模式相反：人类在错误问题上用时更少，而LRM在错误问题上使用更多令牌。

Explaining, Verifying, and Aligning Semantic Hierarchies in Vision-Language Model Embeddings

解释、验证和对齐视觉语言模型嵌入中的语义层次结构

Gesina Schwalbe, Mert Keser, Moritz Bayerkuhnlein, Edgar Heinert, Annika Mütze, Marvin Keller, Sparsh Tiwari, Georgii Mikriukov, Diedrich Wolter, Jae Hee Lee, Matthias Rottmann

机构 * University of Lübeck（吕贝克大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； AUMOVIO SE ； Osnabrück University（奥斯纳布吕克大学） ； Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy（莱布尼茨农业工程与生物经济研究所） ； University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种框架，用于解释、验证和对齐视觉语言模型嵌入中的语义层次结构，通过聚类和概念库匹配提取层次结构，并利用人类本体评估其合理性，最终提出基于本体的对齐方法以提升共享嵌入空间的语义对齐。

Comments camera-ready version of accepted IJCAI-ECAI 2026 paper including supplementary material; code: https://github.com/gesina/ontological-commitment

Optimising for Flourishing: Flourishing Metrics and Return on Flourishing as Success Criteria for Artificial Intelligence and Post-AGI Economic Systems

为繁荣优化：繁荣度量与繁荣回报作为人工智能及后AGI经济系统的成功标准

Keyun Ruan, Jonathan D. Teubner, John M. Bremen

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

AI总结 该研究提出将人类繁荣作为AI及后AGI经济系统的核心成功标准，构建了Flourishing Metrics框架与RoF评估方法，为AI及经济转型的价值核算提供了决策架构。

MambaGaze: Bidirectional Mamba with Explicit Missing Data Modeling for Cognitive Load Assessment from Eye-Gaze Tracking Data

MambaGaze: 通过显式缺失数据建模的双向Mamba用于从眼动追踪数据中评估认知负荷

Amir Mousavi, Mohammad Sadegh Sirjani, Erfan Nourbakhsh, Mimi Xie, Rocky Slavin, Leslie Neely, John Davis, John Quarles

机构 * Department of Computer Science, College of AI, Cyber and Computing, The University of Texas at San Antonio（计算机科学系，人工智能、网络与计算学院，德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； Department of Educational Psychology, College of Education and Human Development, The University of Texas at San Antonio（教育心理学系，教育与人类发展学院，德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； Department of Neuroscience, Developmental and Regenerative Biology, College of Sciences, The University of Texas at San Antonio（神经科学系，发育与再生生物学系，科学学院，德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MambaGaze，通过XMD编码和双向Mamba-2框架，解决眼动追踪数据中频繁缺失和长时序依赖建模的问题，实验证明其在认知负荷评估中的优越性能和边缘部署可行性。

ProvenanceGuard: Source-Aware Factuality Verification for MCP-Based LLM Agents

ProvenanceGuard: 基于MCP的LLM智能体的源感知事实性验证

Ander Alvarez, Santhiya Rajan, Samuel Mugel, Román Orús

机构 * Multiverse Computing ； Parque Cientifico y Tecnológico de Gipuzkoa（吉普斯夸科技园） ； Centre for Social Innovation（社会创新中心） ； Donostia International Physics Center（多诺斯蒂亚国际物理中心） ； Ikerbasque Foundation for Science（伊克尔巴斯克科学基金会） 纠错

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

AI总结 提出ProvenanceGuard，一种源感知验证器，通过追踪MCP工具调用、分解声明并路由到特定源，检测跨源混淆错误，在医疗领域数据集上优于源无关基线。

Comments 20 pages, 4 figures

MELLA: Bridging Linguistic Capability and Cultural Groundedness for Low-Resource Language MLLMs

MELLA：弥合低资源语言多模态大语言模型的语言能力与文化根基

Yufei Gao, Jiaying Fei, Nuo Chen, Ruirui Chen, Guohang Yan, Yunshi Lan, Botian Shi

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（东华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Institute of High Performance Computing, A*STAR（高性能计算研究所，A*STAR） 纠错

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

AI总结 研究针对低资源语言MLLMs文化内涵不足问题，提出MELLA数据集，采用双源策略，结合母语网络图像-替代文本对与生成翻译的图像描述进行监督，经实验表明能减轻文化幻觉，强调数据对齐对低资源语言文化基础多模态理解的重要性。

Beyond Access: Guided LLM Scaffolding for Independent Learning in Undergraduate Statistics

超越访问：引导式LLM支架在本科统计学自主学习中的应用

Mohammad Amanlou, Yasaman Amou-Jafari, Mehrad Livian, Fatemeh Boloukazari, Fereshte Bagheri, Elahe Khodaverdi Nadrabadi, Shahab Sherafat, Behnam Bahrak

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Iran（伊朗塔里哈大学电气与计算机工程学院） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University, Iran（伊朗卡塔姆大学泰赫兰高级研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过准实验比较无LLM、无限制LLM和引导式LLM三种条件，发现引导式LLM使用能促进以推理为导向的交互模式，提升无辅助测验表现，并改善自我评估校准，表明LLM作为教育工具需通过支架设计实现推理伙伴而非答案获取工具。

Comments 10 pages, conference: Proceedings of the 34th International Conference on Computers in Education. Asia-Pacific Society for Computers in Education

Code-MUE: Measuring Code LLMs' Uncertainty through Execution-based Semantic Interaction Graphs

Code-MUE：通过基于执行的语义交互图测量代码语言模型的不确定性

Xiaoning Ren, Yinxing Xue, Lei Ma, Yuheng Huang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 研究针对代码语言模型内在随机性带来的风险，引入纯黑盒框架Code-MUE，通过基于执行的语义交互图测量不确定性，经大规模实证研究验证其与功能正确性强负相关，优于基线，可实现风险检测和选择性预测。

Comments To appear at The ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA) 2026

Perception-Aligned AI Outputs: End-to-End Visual Prediction for Uncertainty Communication in Clinical Decision-Making

感知对齐的人工智能输出：临床决策中用于不确定性通信的端到端视觉预测

Mohammad Eslami, Solale Tabarestani, Saber Kazeminasab, Ehsan Adeli, Glyn Elwyn, Tobias Elze, Mengyu Wang, Nazlee Zebardast, Lucia Sobrin, Nassir Navab, Daniel Shu Wei Ting, Malek Adjouadi

机构 * Harvard Ophthalmology AI Lab（哈佛眼科人工智能实验室） ； Schepens Eye Research Institute of Massachusetts Eye and Ear（马萨诸塞眼耳医院施佩恩眼科研究所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Center for Advanced Technology and Education（先进教育技术中心） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice（达特茅斯健康政策与临床实践研究所） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Computer Aided Medical Procedures（医学辅助程序） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Singapore Eye Research Institute（新加坡眼科研究所） ； Singapore National Eye Centre（新加坡国家眼科中心） ； Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科部门，比尔斯眼科研究所，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗保健中可解释人工智能的问题，提出以人为本的机器学习可视化学习框架VL4ML，通过直观视觉表示传达模型预测与不确定性，经多临床任务验证及评估，结果显示其能有效支持临床决策，具有广泛可及性。

Not All Needles Are Found: How Fact Distribution and Don't Make It Up Prompts Shape Retrieval, Reasoning, and Hallucination in Long-Context LLMs

并非所有线索都能被发现：事实分布和“不要编造”提示如何影响长上下文语言模型中的检索、推理和幻觉

Amirali Ebrahimzadeh, Seyyed M. Salili

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science University of Michigan（电气工程与计算机科学系 密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型中事实分布和反幻觉提示对检索、推理及幻觉的影响，通过扩展基准评估多个模型，识别出分布崩溃和安全代价两种失败模式，发现许多失败源于无效上下文利用，强调特定模型稳健性和上下文管理的重要性。

Comments 16 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted at the FAGEN Workshop @ ICML 2026

NSNQuant: A Double Normalization Approach for Calibration-Free Low-Bit Vector Quantization of KV Cache

NSNQuant：一种用于KV缓存无校准低比特向量量化的双重归一化方法

Donghyun Son, Euntae Choi, Sungjoo Yoo

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型KV缓存内存密集问题，NSNQuant提出一种无校准向量量化技术，通过三步变换结合哈达玛变换使令牌分布与标准正态分布对齐，在1比特和2比特设置下优于先前方法，提升吞吐量。

GrAInS: Gradient-based Attribution for Inference-Time Steering of LLMs and VLMs

GrAInS：基于梯度的大语言模型和视觉语言模型推理时引导方法

Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究针对推理时引导LLMs和VLMs的方法局限，提出GrAInS。该方法基于梯度归因识别关键令牌构建引导向量，推理时调整激活。实验显示其性能优于微调及现有基线，能在保持模型流畅性和通用能力的同时提升多项指标。

Comments Accepted to ACL 2026

Efficient Federated Conformal Prediction with Group-Conditional Guarantee

高效联邦共形预测与组条件保证

Haifeng Wen, Osvaldo Simeone, Hong Xing

机构 * IoT Thrust（物联网 thrust） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute for Intelligent Networked Systems (INSI)（智能网络化系统研究所） ； Northeastern University London（伦敦东北大学） ； Department of ECE The Hong Kong University of Science and Technology HK SAR（电子工程系 香港科技大学香港特别行政区） 纠错

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

AI总结 提出GC-FCP方法，通过可合并的原子分层核心集实现联邦共形预测的组条件覆盖保证，在合成和真实数据集上验证了性能。

Comments 24 pages, 8 figures

The 4/$δ$ Bound: Designing Predictable LLM-Verifier Systems for Formal Method Guarantee

4/δ 界：设计具有形式方法保证的可预测 LLM-验证器系统

Pierre Dantas, Lucas Cordeiro, Youcheng Sun, Waldir Junior

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

AI总结 提出 LLM-验证器收敛定理，将多阶段验证建模为顺序吸收马尔可夫链，证明成功概率 δ>0 时系统几乎必然验证，并导出精确延迟上界 4/δ，经 90000+ 试验验证。

Comments 36 pages, 9 figures

Generalization of Fine-Tuned Uncertainty Communication and Metacognition in Large Language Models

微调后大语言模型的不确定性沟通与元认知的泛化

Mark Steyvers, Catarina Belem, Padhraic Smyth

机构 * Department of Cognitive Sciences, University of California, Irvine, United States（认知科学系，加州大学伊文斯顿分校，美国） ； Department of Computer Science, University of California, Irvine, United States（计算机科学系，加州大学伊文斯顿分校，美国） 纠错

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

AI总结 研究通过监督微调提升大语言模型不确定性沟通能力，发现领域内校准和判别改善，但任务间迁移有限，多任务训练可促进泛化。

Moral Hazard in Multi-Agent Language Models

多智能体语言模型中的道德风险

Dane Malenfant

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

AI总结 研究多智能体语言模型中的道德风险，引入对话道德风险游戏，评估七个模型并分解行为，用多种优化机制更新，发现效果异质，强调应报告机制级行为而非仅团队成功。

Comments This revision substantially expands the empirical evaluation to eleven open-weight and three frontier models, adding matched query-cost, team-reward, group-size, and private-share incentive analyses. It also extends the weight-level and GEPA results, frozen-prompt information-structure interventions, statistical uncertainty analyses, and qualitative prompt/reasoning-trace studies

Post-Hoc Uncertainty-Aware Explanations for Deployed Power Quality Disturbance Classifiers via Laplace Approximation

基于不确定性的贝叶斯解释框架用于电力质量问题分类

Yinsong Chen, Samson S. Yu, Kashem M. Muttaqi

机构 * School of Engineering, Deakin University（德肯大学工程学院） ； ARC Training Centre in Energy Technologies for Future Grids, School of Engineering, University of Wollongong（未来电网能源技术培训中心，沃尔灵宗大学工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种贝叶斯解释框架，通过生成相关性归因分布来建模解释不确定性，提升电力质量问题分类器的透明度和可靠性。

The Path to Self-Evolving Clinical Systems: Scaling Medical Agents from Assistance to Autonomy

自我进化临床系统之路：将医疗智能体从辅助扩展到自主

Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan, Ziqi Zhou, Yuxuan Sun, Yijun Wang, Chengchao Lv, Yilin Wen, Yijun He, Jinghao Lin, Yihang Chen, Chee Wei Tan, Qianshan Wei, Lei Zhao, Bin Pu, Kenli Li, Yuan Xue, Jianxin Lin

机构 * Hunan University（湖南大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Duke University（杜克大学） ； Westlake University（西湖大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑，从临床部署出发，将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展，强调临床环境扩展为关键方向，定位临床自我进化为前沿，还研究了多领域应用及挑战，提供医学成像系统路线图。

Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents

Integrating RCTs, RWD, AI/ML and Statistics: Next-Generation Evidence Synthesis

整合RCTs、RWD、AI/ML和统计学：下一代证据合成

Shu Yang, Margaret Gamalo, Haoda Fu

机构 * Department of Statistics, North Carolina State University（统计学系，北卡罗来纳州立大学） ； VP and Statistics Head, Inflammation, Immunology & Specialty Care, Pfizer（副总裁及统计学负责人，炎症、免疫与专科医疗，辉瑞） ； Head of Exploratory Biostatistics, Amgen（探索性生物统计学负责人，安进） 纠错

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

AI总结 本文提出通过整合RCTs、RWD、AI/ML和统计学，提升证据合成的严谨性和实用性，推动下一代证据生成方法的发展。

CrossHallu: Do Hallucination Signals Generalize Across Languages and Domains in Large Language Model's Internals?

CrossHallu：大语言模型内部的幻觉信号能否跨语言和领域泛化？

Aisha Alansari, Malak Alkhorasani, Hamzah Luqman

机构 * King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿产大学） ； Imam Abdulrahman bin Faisal University（伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型内部幻觉检测信号能否跨语言和领域泛化，通过CrossHallu对六个模型的内部表征在生成式问答任务上进行评估，结果揭示了模型内部状态幻觉信号跨语言和领域转移的情况。

Beyond Semantic Equivalence: Logical Graphs for LLM Uncertainty Quantification

超越语义等价：用于大语言模型不确定性量化的逻辑图

Yanni Dong, Minghua Liu, Meilin Zhu, Xiaowei Huang, Lijun Zhang

机构 * Institute of Intelligent Software（智能软件研究所） ； Institute of Software, CAS（中国科学院软件研究所） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Guangzhou Jiayi Software Technology Co., Ltd.（广州嘉意软件科技有限公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型输出不可靠问题，提出逻辑图不确定性（LGU）框架，该框架能明确建模答案间逻辑关系，通过聚合概率质量、计算熵等方式改进不确定性估计，在多个问答基准测试中优于现有方法。

Comments 21 pages, 3 figures, 11 tables. Under review

DELTA-TTS: Adapting Autoregressive Model into Diffusion Language Model for Text-to-Speech

DELTA-TTS：将自回归模型适配为扩散语言模型以实现文本转语音

Junwon Moon, Yejin Lee, Seungbeom Kim, Hoseong Ahn, Sewoong Park, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（首尔大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

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

AI总结 针对自回归TTS推理慢、鲁棒性差的问题，提出基于LoRA的轻量适配框架DELTA-TTS，将预训练AR TTS转为离散扩散语言模型，推理速度提升3.3倍且性能更优。

Comments ICML 2026 SPIGM Workshop

Measuring Human Value Expression in Social Media Texts: Calibrated LLM Annotation and Encoder Transfer

测量社交媒体文本中的人类价值表达：校准的LLM标注与编码器迁移

Maria Milkova, Maksim Rudnev

机构 * Independent researcher, Lisbon, Portugal（独立研究者，里斯本，葡萄牙） ； University of Waterloo, ON, Canada（滑铁卢大学，安大略省，加拿大） 纠错

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

AI总结 本研究使用校准的LLM标注和软标签训练，将基于Schwartz人类基本价值理论的社交媒体文本价值表达迁移到编码器模型，实现可扩展预测。

Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline

面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型

Haiyang Li, Yaxiong Wang, Shengeng Tang, Yuchen Zhang, Lianwei Wu, Lechao Cheng, Liu Liu, Chaofeng Dong, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。

Do LLM Debates Repeat Arguments Differently Across Languages?

大语言模型辩论在不同语言中重复论点的方式是否不同？

Huiqian Lai

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

AI总结 研究大语言模型辩论在不同语言中重复论点的差异，用“先验论点相似度”方法，发现在多语言嵌入模型中中文与英文有正向差距，该差距在多种条件下持续，多样性提示未显著缩小差距，建议多语言辩论评估衡量论证发展并报告缓解效果。

Rethinking Prospect Theory for LLMs: Revealing the Instability of Decision-Making under Epistemic Uncertainty

重新思考用于大语言模型的前景理论：在认知不确定性下决策的不稳定性

Rui Wang, Qihan Lin, Jiayu Liu, Qing Zong, Tianshi Zheng, Dadi Guo, Haochen Shi, Peixuan Han, Weiqi Wang, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文重新审视前景理论在大语言模型中的应用，发现其在认知不确定性下的决策稳定性存在问题，指出前景理论可能无法可靠地处理此类不确定性。

Encode Once, Decode Never: Reusing Audio LM Internals for Efficient Temporal Localization

帧级内部工具使用用于音频语言模型中的时序定位

Joseph An, Phillip Keung, Jiaqi Wang, Orevaoghene Ahia, Noah A. Smith

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

AI总结 本文提出帧级内部工具使用方法，通过二元分类器和IHP损失提升音频语言模型的时序定位能力，实现50倍加速和鲁棒长度泛化。

Comments To appear in COLM 2026. Refer to https://github.com/inkitori/taudio/ for the codebase

Retain or Consolidate? Budget-Dependent Operator Selection for Language Agent Memory

保留还是合并？语言智能体记忆中依赖预算的算子选择

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Shixiong Kai, Kaichao Liang, Zhentao Tang, Yuqi Cui, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

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

AI总结 研究语言智能体记忆中预算依赖的算子选择问题，核心方法是将算子效用分解，用离线抽象安全机制实现，主要贡献是通过实验揭示在不同预算下保留和合并策略的适用情况及算子效果差异。

Calibration-Family Overfit: Why Trusted Sabotage Monitors Don't Transfer Across Lineages

校准家族过拟合：为何可信破坏监测器不能跨谱系转移

Lucas Pinto

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究可信监测器跨谱系转移问题，以不可信策略家族为受控轴，通过拟合和应用监测器分解跨家族AUROC，发现相互作用为正且差距几何，给出四步协议，指出控制评估应报告跨家族转移矩阵，单一配对准确性高估安全性。

Comments 28 pages, 11 figures