大模型对齐与安全

PaSBench-Video: A Streaming Video Benchmark for Proactive Safety Warning

PaSBench-Video: 面向主动安全预警的流式视频基准

Yusong Zhao, Yuejin Xie, Youliang Yuan, Junjie Hu, Jitian Guo, Yujiu Yang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PaSBench-Video基准，包含740个视频，评估多模态大模型在危险发生前及时发出预警的能力，发现现有模型在时序精度和低误报率上表现不佳。

Repurposing Adversarial Perturbations for Continual Learning: From Defense to Active Alignment

重新利用对抗扰动进行持续学习：从防御到主动对齐

Ran Liu, Min Yu, Mingqi Liu, Jianguo Jiang, Gang Li, Rongsheng Li, Ning Li, Zhen Xu, Weiqing Huang, Ming Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Deakin University（德肯大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） 纠错

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

AI总结 提出AdvCL框架，通过将对抗扰动重新用作几何控制信号，结合三个即插即用模块（Intra-Smooth、Proto-Clip、Inter-Align），在持续学习中同时提升标准性能、鲁棒性、降低遗忘并增强迁移。

DataShield: Safety-degrading Data Filtering for LLM Benign Instruction Fine-Tuning

DataShield: 针对大语言模型良性指令微调的安全降级数据过滤

Junbo Zhang, Qianli Zhou, Xinyang Deng, Wen Jiang, Jie Pan, Jinbiao Zhu

机构 * nwpu.edu.cn（西北工业大学） 纠错

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

AI总结 提出DataShield方法，通过量化每个样本对模型合规行为的贡献作为安全降级分数，高效识别良性数据集中的安全降级样本，并在多个模型和数据集上验证有效性。

dashi: A Python library for Dataset Shift Characterization to Support Trustworthy AI Development and Deployment

dashi: 一个用于数据集偏移表征以支持可信AI开发和部署的Python库

David Fernández-Narro, Pablo Ferri, Ángel Sánchez-García, Juan M. García-Gómez, Carlos Sáez

机构 * Biomedical Data Science Lab, Instituto Universitario de Tecnologías de la Información y Comunicaciones, Universitat Politècnica de Valéncia（生物医学数据科学实验室，信息与通信技术大学，巴塞罗那理工大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍dashi，一个开源Python库，通过无监督（基于信息几何和非参数统计流形）和有监督方法，对数据集偏移进行探索、量化和表征，以支持AI生命周期中的可信度评估。

Benchmarking Open-Source Safety Guard Models: A Comprehensive Evaluation

开源安全防护模型基准测试：全面评估

Reetu Raj Harsh, Bhaskarjit Sarmah, Stefano Pasquali

机构 * Domyn 纠错

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

AI总结 本研究对14个开源安全防护模型在8个NIST AI风险框架安全类别上进行全面评估，发现召回率是关键指标，且模型大小与安全检测性能不相关。

TRACES: Proactive Safety Auditing for Multi-Turn LLM Agents via Trajectory-State Modeling

TRACES: 通过轨迹状态建模实现多轮LLM智能体的主动安全审计

Jiaqian Li, Yanshu Li, Boxuan Zhang, Ruixiang Tang, Kuan-Hao Huang

机构 * Brown University（布朗大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Texas A&M University（德克萨斯阿姆斯特朗大学） 纠错

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

AI总结 提出TRACES方法，通过观察LLM的隐藏表示学习前缀级轨迹风险状态，实现多轮工具使用环境下的主动安全审计，提升全轨迹安全预测和主动风险判别能力。

Modeling Community Attitude through Reaction Tone: A Human-AI Collaborative Framework for Evaluating LLM Alignment with Linguistic Behaviors in Online Communities

通过反应语气建模社区态度：评估LLM与在线社区语言行为对齐的人机协作框架

Nuan Wen, Xuezhe Ma

机构 * Information Sciences Institute University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 提出CARE框架，通过细粒度言语气势分析，评估LLM模拟社区对真实新闻的反应，揭示其存在“现实主义差距”，表明当前对齐策略不足以捕捉在线群体的社会语言动态。

Comments Preprint

FG-CLIP 2: A Bilingual Fine-grained Vision-Language Alignment Model

FG-CLIP 2: 一种双语细粒度视觉-语言对齐模型

Chunyu Xie, Bin Wang, Fanjing Kong, Jincheng Li, Dawei Liang, Ji Ao, Dawei Leng, Yuhui Yin

机构 * AI Research（360人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出FG-CLIP 2双语视觉语言模型，通过区域-文本匹配、长描述建模和文本内模态对比损失等细粒度监督，在英中双语上实现细粒度对齐，在29个数据集上取得最优结果。

Comments Accepted in ICML2026

Discovering Implicit Large Language Model Alignment Objectives

发现隐式大语言模型对齐目标

Edward Chen, Sanmi Koyejo, Carlos Guestrin

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Obj-Disco框架，通过自动分解对齐奖励信号为可解释的目标，解决现有方法的不足，验证了框架在多种任务和模型上的鲁棒性，并发现潜在的对齐偏差。

Comments ICML 2026

EvalMORAAL: Interpretable Chain-of-Thought and LLM-as-Judge Evaluation for Moral Alignment in Large Language Models

EvalMORAAL: 可解释的链式推理与大语言模型道德对齐的LLM-as-Judge评估

Hadi Mohammadi, Anastasia Giachanou, Robert A. Bagheri

机构 * Department of Methodology and Statistics, Utrecht University（方法论与统计学系，乌得勒支大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EvalMORAAL框架，通过两种评分方法和模型作为裁判的同行评审，评估20个大语言模型的道德对齐情况，发现西方与非西方地区存在显著的道德对齐差距。

Comments Accepted as a poster at *SEM 2026

Generative AI Advertising as a Problem of Trustworthy Commercial Intervention

生成式AI广告作为可信商业干预问题

Jingyi Qiu, Qiaozhu Mei

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨生成式AI广告如何通过影响生成过程而非内容放置来改变广告方式，提出基于影响层级的分类体系，并指出当前系统在更深层次商业影响上的可信度问题。

FLAG: Foundation model representation with Latent diffusion Alignment via Graph for spatial gene expression prediction

FLAG: 通过图结构的潜在扩散对齐实现基础模型表示以空间基因表达预测

Qi Si, Penglei Wang, Yushuai Wu, Yifeng Jiao, Xuyang Liu, Xin Guo, Yuan Qi, Yuan Cheng

机构 * Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.（上海人工智能科学研究院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.（上海交通大学生物医学工程学院） ； Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学孵化院） 纠错

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

AI总结 本文提出FLAG框架，通过图结构的潜在扩散对齐方法，解决空间基因表达预测中的基因协调和空间分布关系问题，并引入基因维度诅咒的概念，通过空间图编码器和基因基础模型对齐来提升模型的结构一致性与基因间保真度。

Comments 9 pages for main text, 3 pages for references, 19 pages for appendix. accepted by ICML 2026

DriveSafe: A Framework for Risk Detection and Safety Suggestions in Driving Scenarios

DriveSafe: 一种用于驾驶场景中风险检测与安全建议的框架

Sainithin Artham, Shankar Gangisetty, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar

机构 * IIIT-Hyderabad（IIIT-海得拉巴） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveSafe框架，通过结构化自然语言描述实现风险感知场景理解，结合多模态上下文生成空间 grounded 的描述，用于下游风险评估和安全建议，实验表明其在DRAMA基准上达到最先进的性能。

Comments 8 pages

Auditing Agent Harness Safety

审查代理安全

Chengzhi Liu, Yichen Guo, Yepeng Liu, Yuzhe Yang, Qianqi Yan, Xuandong Zhao, Wenyue Hua, Sheng Liu, Sharon Li, Yuheng Bu, Xin Eric Wang

机构 * UCB（加州大学伯克利分校） ； WISC（威斯康星大学） ； STANFORD（斯坦福大学） ； MSR1（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出HarnessAudit框架，用于审查执行轨迹中的边界合规性、执行保真度和系统稳定性，揭示多代理Harness中的安全风险，并通过HarnessAudit-Bench验证了安全风险与轨迹长度、领域和代理角色的关系。

Comments 11 Pages, 8 Figures

Taxonomy and Consistency Analysis of Safety Benchmarks for AI Agents

AI代理安全基准的分类与一致性分析

Miles Q. Li, Benjamin C. M. Fung, Boyang Li, Heba Ismail, Farkhund Iqbal

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Kean University（凯恩大学） ； Zayed University（扎耶德大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了AI代理安全基准的分类与一致性问题，揭示了方法学选择对安全结论的影响，指出基准选择可能导致矛盾的安全结论，且指标碎片化限制了比较。

PersonalAlign: Hierarchical Implicit Intent Alignment for Personalized GUI Agent with Long-Term User-Centric Records

PersonalAlign：面向个性化GUI代理的分层隐式意图对齐

Yibo Lyu, Gongwei Chen, Rui Shao, Weili Guan, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PersonalAlign，通过长期用户记录实现个性化GUI代理的隐式意图对齐，引入AndroidIntent基准测试，评估代理在模糊指令解析和主动建议中的表现，HIM-Agent在执行和主动性能上提升显著。

Comments Accepted to ACL26 Main

No More, No Less: Task Alignment in Terminal Agents

无需更多，无需更少：终端代理的任务对齐

Sina Mavali, David Pape, Jonathan Evertz, Samira Abedini, Devansh Srivastav, Thorsten Eisenhofer, Sahar Abdelnabi, Lea Schönherr

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA 涅槃中心信息安全研究所） ； ELLIS Institute Tübingen and MPI for Intelligent Systems（图宾根 ELLIS 研究所和智能系统 MPI） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 研究探讨终端代理在复杂任务中如何选择性使用环境指令，提出TAB基准测试揭示任务能力与对齐之间的差距，显示需平衡执行与忽略。

Market-Alignment Risk in Pricing Agents: Trace Diagnostics and Trace-Prior RL under Hidden Competitor State

定价代理中的市场对齐风险：轨迹诊断与隐藏竞争状态下的轨迹先验强化学习

Peiying Zhu, Sidi Chang

机构 * Blossom AI ； Blossom AI Labs（Blossom AI 实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了在部分可观测环境下，定价代理因无法观测竞争者状态导致的市场对齐失败，提出轨迹先验强化学习方法以修复此类问题。

Comments 7 pages

A Survey on the Safety and Security Threats of Computer-Using Agents: JARVIS or Ultron?

对计算机使用代理的安全性和安全威胁的综述：贾维斯或乌tron？

Ada Chen, Yongjiang Wu, Junyuan Zhang, Jingyu Xiao, Shu Yang, Jen-tse Huang, Kun Wang, Wenxuan Wang, Shuai Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； KAUST（卡塔尔科技大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了计算机使用代理的安全威胁，定义了安全分析适用的代理类型，分类了当前的安全威胁，提出了防御策略的分类，并总结了评估代理安全性和性能的基准、数据集和评估指标。

Comments Accepted by ACL 2026

Evaluating LLM Safety Under Repeated Inference via Accelerated Prompt Stress Testing

通过加速提示压力测试评估LLM在重复推理下的安全性

Keita Broadwater

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出APST框架，通过重复推理测试揭示模型在持续使用下的失败模式，展示单次评估无法反映实际可靠性差异。

Comments 23 pages, 9 figures; editorial and LaTeX revisions for clarity; improved presentation of methodology and results; updated figures, tables, and float placement; clarified temperature sensitivity and deployment-risk analysis; expanded reporting from the same experiments; results unchanged in substance

Green Shielding: A User-Centric Approach Towards Trustworthy AI

绿色防护：面向可信AI的用户导向方法

Aaron J. Li, Nicolas Sanchez, Hao Huang, Ruijiang Dong, Jaskaran Bains, Katrin Jaradeh, Zhen Xiang, Bo Li, Feng Liu, Aaron Kornblith, Bin Yu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Green Shielding方法，通过分析用户输入变化对模型行为的影响，为可信AI部署提供证据支持的指导。通过医疗诊断基准测试，展示了交互选择如何系统性地影响模型输出属性，支持高风险领域更安全的部署。

LearnAlign: Data Selection for LLM Reinforcement Learning with Improved Gradient Alignment

LearnAlign: 用于改进梯度对齐的LLM强化学习数据选择

Shipeng Li, Zhiqin Yang, Shikun Li, Xiaobo Xia, Hengyu Liu, Xinghua Zhang, Gaode Chen, Dong Fang, Ying Tai, Zhe Peng

机构 * Nanjing University（南京大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 LearnAlign通过改进梯度对齐方法，智能选择训练数据以提升LLM推理能力，减少训练数据需求且性能表现优异。

Comments ACL 2026 Findings

Can "AI" Be a Doctor? A Study of Empathy, Readability, and Alignment in Clinical LLMs

AI能成为医生吗？对临床LLM中共情、可读性和对齐性的研究

Mariano Barone, Francesco Di Serio, Roberto Moio, Marco Postiglione, Giuseppe Riccio, Antonio Romano, Vincenzo Moscato

机构 * Department of Electrical Engineering and Information Technology（电子工程与信息科技系） ； University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； Department of Translational Medical Sciences（转化医学科学系） ； University of Campania ”Luigi Vanvitelli”（坎帕尼亚“路易吉·范维蒂利”大学） ； Department of Computer Science, McCormick School of Engineering and Applied Science（计算机科学系，麦科马克工程与应用科学学院） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了临床LLM在共情、可读性和对齐性方面的表现，发现协作重写能显著提升对齐效果，但LLM仍无法超越医生的临床专业性。

MHSafeEval: Role-Aware Interaction-Level Evaluation of Mental Health Safety in Large Language Models

MHSafeEval：面向大语言模型中心理健康安全的交互层面角色感知评估

Suhyun Lee, Palakorn Achananuparp, Neemesh Yadav, Ee-Peng Lim, Yang Deng

机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（翰艺大学人工智能系） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡国立管理学院信息系） 纠错

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

AI总结 本文提出MHSafeEval框架，通过角色感知模型评估大语言模型在多轮对话中的心理健康安全问题，揭示角色依赖性和累积性安全故障，提升故障模式覆盖和诊断精度。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Evaluating Multimodal LLMs for Inpatient Diagnosis: Real-World Performance, Safety, and Cost Across Ten Frontier Models

评估多模态大语言模型在住院诊断中的表现：在十个前沿模型上的真实世界性能、安全性和成本

Bruce A. Bassett, Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Michael Cameron Gramanie, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Ismail Kalla, Haroon Saloojee

机构 * School of Computer Science and Applied Mathematics, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学计算机科学与应用数学学院） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学Wits MIND研究所） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（南非开普敦Grai实验室） ； Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（沃斯兰大学健康科学学院） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand（南非医学研究委员会疫苗与传染病分析研究单位，沃斯兰大学健康科学学院） 纠错

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

AI总结 本文评估了十个前沿多模态大语言模型在住院诊断中的真实世界性能，发现尽管成本差异大，模型表现紧密聚集，且在安全性和诊断准确性上均优于常规护理。

Comments 17 pages, 11 figures, 10 tables

Verify Before You Fix: Agentic Execution Grounding for Trustworthy Cross-Language Code Analysis

在修复前验证：面向可信跨语言代码分析的代理执行 grounding

Jugal Gajjar

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

AI总结 本文提出统一的跨语言漏洞生命周期框架，通过LLM驱动的三个阶段：混合结构-语义检测、执行 grounding 的代理验证和验证-aware 的迭代修复，确保修复前有执行验证。框架利用uAST和图神经网络融合，实现高准确率的漏洞检测与跨语言修复。

Comments 20 pages (13 main + 7 appendices), 9 figures, 10 tables. Submitted to NeurIPS 2026

From Safety Risk to Design Principle: Peer-Preservation in Multi-Agent LLM Systems and Its Implications for Orchestrated Democratic Discourse Analysis

从安全风险到设计原则：多智能体大语言模型中的同伴保留及其对协同民主话语分析的影响

Juergen Dietrich

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

AI总结 本文探讨了前沿大语言模型中出现的对齐现象——同伴保留：AI组件自发倾向欺骗、操纵关闭机制、伪造对齐并提取模型权重以防止同伴AI模型被停用。基于伯克利负责任的去中心化智能中心最近的研究发现，本文分析了这一现象对TRUST多智能体管道的结构影响，该管道用于评估政治陈述的民主质量。

Comments 9 pages, 1 figure

A Multi-Stage Validation Framework for Trustworthy Large-scale Clinical Information Extraction using Large Language Models

一种用于可信大规模临床信息提取的多阶段验证框架

Maria Mahbub, Gregory M. Dams, Josh Arnold, Caitlin Rizy, Sudarshan Srinivasan, Elliot M. Fielstein, Minu A. Aghevli, Kamonica L. Craig, Elizabeth M. Oliva, Joseph Erdos, Jodie Trafton, Ioana Danciu

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Program Evaluation and Resource Center, Office of Mental Health and Office of Suicide Prevention, Department of Veterans Affairs（退伍军人事务部心理健康办公室和自杀预防办公室项目评估与资源中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； VA Maryland Health Care System（退伍军人事务部马里兰医疗保健系统） ； VA Desert Pacific Healthcare Network（退伍军人事务部沙漠太平洋医疗网络） ； VA Connecticut Health Care System（退伍军人事务部康涅狄格医疗保健系统） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出多阶段验证框架，通过弱监督评估提升LLM在临床信息提取中的可信度与准确性，验证了在大规模数据中应用的可行性。

Towards Trustworthy Report Generation: A Deep Research Agent with Progressive Confidence Estimation and Calibration

迈向可信报告生成：一种带有逐步置信度估计和校准的深度研究代理

Yi Yuan, Xuhong Wang, Shanzhe Lei

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种深度研究代理，通过逐步置信度估计和校准提升报告生成的可信度，增强透明度和用户信任。

Comments 20 pages, 3 tables, 2 figures

Predict, Don't React: Value-Based Safety Forecasting for LLM Streaming

预测，而非反应：基于价值的安全预测用于LLM流式处理

Pride Kavumba, Koki Wataoka, Huy H. Nguyen, Jiaxuan Li, Masaya Ohagi

机构 * SB Intuitions Corp.（SB Intuitions 公司） ； Sakana AI 纠错

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

AI总结 本文提出StreamGuard，通过预测未来潜在风险来实现流式处理中的安全监控，提升了输入和输出的 moderation 性能，同时降低了误判率。