大模型对齐与安全

JAMER: Project-Level Code Framework Dataset and Benchmark on Professional Game Engines

JAMER：专业游戏引擎上的项目级代码框架数据集与基准测试

Jianwen Sun, Chuanhao Li, Zizhen Li, Yukang Feng, Fanrui Zhang, Yifei Huang, Yu Dai, Kaipeng Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出首个基于专业游戏引擎的项目级代码框架数据集JamSet和基准JamBench，通过设计确定性验证流程，从24万仓库中筛选出8133个已验证项目，评估9个前沿模型发现项目规模增大时能力急剧下降。

Learning What to Remember: A Cognitively Grounded Multi-Factor Value Model for Agentic Memory

学习该记住什么：一种基于认知的多因素记忆价值模型

Zhibao Chen, Qian Cheng

机构 * Huatai Securities（华泰证券） ； OneBeget.com 纠错

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

AI总结 针对长期LLM代理的记忆管理问题，提出一种基于认知心理学的多因素记忆价值函数，通过无梯度优化学习权重，统一控制编码深度、遗忘风险和检索排名，在LongMemEval上显著优于单一因素和近因策略。

Comments 11 pages, 3 figures

Beyond Averages: Evaluating LLMs on Human Survey Replication at the Distributional Level

超越平均值：在分布层面评估LLM对人类调查的复现能力

Jeonghyeon Moon, Jiwon Kim, Yeheum Lah, Yoonju Han, Yuncheol Kang

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过非公开的韩国方便面购买实验，在分布层面评估LLM复现人类调查响应的能力，发现均值匹配的模型可能产生更偏离人类的分布，且结构化角色和多模态输入提升对齐度，而推理提示则降低。

SARLO-80: Worldwide Slant SAR Language Optic Dataset 80cm

SARLO-80：全球斜距SAR语言光学数据集80cm

Solène Debuysère, Nicolas Trouvé, Nathan Letheule, Elise Colin, Georgia Channing

机构 * DEMR-ONERA – The French Aerospace Lab, Université Paris-Saclay（法国航空航天实验室DEMR-ONERA，巴黎-萨克雷大学） ； DTIS-ONERA – The French Aerospace Lab, Université Paris-Saclay（法国航空航天实验室DTIS-ONERA，巴黎-萨克雷大学） ； Hugging Face 纠错

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

AI总结 为解决高分辨率SAR与光学图像及文本对齐的数据稀缺问题，基于Umbra SLC数据构建了80cm斜距网格的SAR-光学-文本三元组数据集，支持跨模态检索与生成任务。

FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining

FreeStyle: 从社区LoRA挖掘中实现风格-内容双参考生成的自由控制

Jinghong Lan, Wei Cheng, Yunuo Chen, Ziqi Ye, Peng Xing, Yixiao Fang, Rui Wang, Yufeng Yang, Xuanyang Zhang, Xianfang Zeng, Difan Zou, Gang Yu, Chi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun ； Westlake University（西湖大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出FreeStyle框架，利用社区LoRA作为锚点，通过两阶段课程学习（注意力级约束和频率感知RoPE调制）解决双参考生成中的内容泄露问题，并引入新基准和评估指标，实现风格对齐、内容保持与泄露抑制的平衡。

Comments 35 pages, 26figures. Project page: https://github.com/Blue2Giant/FreeStyle

See-and-Reach: Precise Vision-Language Navigation for UAVs within the Field of View

See-and-Reach: 视场内的精确视觉语言导航用于无人机

Fanfu Xue, En Yu, Yantian Shen, Zhikun Hu, Hongjun Wang, Yang Yang, Xindi Wang, Jiande Sun

机构 * School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney（悉尼科技大学工程与信息技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong University（山东大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学计算机科学与人工智能学院） ； Interdisciplinary Research Center of General Artificial Intelligence, Shandong Normal University（山东师范大学通用人工智能跨学科研究中心） 纠错

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

AI总结 针对无人机视觉语言导航中目标可见后精确到达能力评估不足的问题，提出UAV-VLN-FOV任务和3DG-VLN框架，通过动态3D方向线索增强细粒度视觉定位与空间对齐，在基准和真实实验中显著提升成功率。

Comments 12 pages, 7 figures

A Systematic Evaluation of Black-Box Uncertainty Estimation Methods for Large Language Models

大型语言模型黑盒不确定性估计方法的系统评估

Jiayi Wang, Xu-Yao Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 系统评估了24种黑盒不确定性估计方法在4个模型和4个数据集上的表现，发现无单一方法普遍最优，但基于答案空间推理和比较的方法通常有效，混合方法在多数条件下表现良好。

Agentic Electronic Design Automation: A Handoff Perspective

代理式电子设计自动化：一种交接视角

Jiawei Liu, Peiyi Han, Yuntao Lu, Su Zheng, Fengyu Yan, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Primarius Technologies（Primarius技术公司） 纠错

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

AI总结 本文从交接有效性角度出发，将EDA流程中的代理系统分为三类，并提出五层代理通信协议，以解决多阶段、多工具间的状态传递和验证问题。

Predicting Mergeability of Parameter-Efficient Fine-Tuning Updates

预测参数高效微调更新的可合并性

Lin Tang, Wei Zhang, Jing Li, Hongyu Chen, Ming Zhao, Yuxuan Wang

机构 * Sichuan University（四川大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MergeProbe，通过训练初期信号预测LoRA适配器的可合并性，在MERGE-PEFT基准上实现最佳平均和最差保留性能。

DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling

DynAMO：基于拓扑多智能体调度的动态资产管理编排

Kanishk Kushwaha, Vikrant Vinod Bansode, Harsh Vardhan, Dhaval C. Patel

机构 * Gati Shakti Vishwavidyalaya（加蒂·沙克蒂大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DynAMO引擎，采用先规划后执行架构生成可验证工作流图，支持顺序与并行执行，通过动态识别独立任务提升效率，在工业基准上实现1.6倍延迟降低，并保持正确性与安全性。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables, 4 algorithms. Evaluated on the AssetOpsBench industrial benchmark. Code: https://github.com/kushwaha001/DynAMO

Closing the Social-Semantic Gap: SPSD for Edge-Based Prompt Compression in Cloud LLM Inference

缩小社会-语义差距：SPSD用于云LLM推理中的边缘端提示压缩

Abhinit Sen, Ajeet Kumar, Manaranjan Pradhan

机构 * Indian School of Business（印度管理学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对云LLM推理中提示词预填充阶段能耗高的问题，提出SPSD边缘端管道，利用4比特量化小语言模型压缩用户提示，在保持响应质量非劣效的前提下，平均节省99.9个输入token，每调用净节能70-270 uWh。

Comments 19 pages, 7 tables, 1 figure, includes appendix

Optimal Deterministic Multicalibration and Omniprediction

最优确定性多校准与全预测

Georgy Noarov, Aaron Roth

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种确定性算法，实现多校准的极小化最优样本复杂度，并推广到结果不可区分性，解决确定性预测器是否必要的问题。

Quantifying and Auditing LLM Evaluation via Positive--Unlabeled Learning

通过正-无标签学习量化与审计大语言模型评估

Zilong Zhang, Yi-Ting Hung, Lei Ding, Chi-Kuang Yeh

机构 * Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型作为评估者存在的系统性偏差（如冗长偏好），提出基于部分最优传输的几何审计框架，利用少量人工验证正样本校正偏差，无需重训练即可提升与人类偏好的一致性。

RECOM: A Validity Discrimination Tradeoff in Automatic Metrics for Open Ended Reddit Question Answering

RECOM：开放式 Reddit 问答中自动评估指标的有效性与区分性权衡

Pushwitha Krishnappa, Amit Das, Vinija Jain, Aman Chadha, Tathagata Mukherjee

机构 * University of Alabama Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； University of North Alabama（北阿拉巴马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meta AI ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） 纠错

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

AI总结 提出 RECOM 数据集，发现自动评估指标在开放式问答中无法同时兼顾有效性和区分性，余弦相似度有效性高但区分性差，BERTScore 区分性受长度影响且有效性弱。

SAMA: Semantic Anchor-aligned Augmentation for Unified Low-Resource Multimodal Information Extraction

SAMA：面向统一低资源多模态信息抽取的语义锚定对齐增强

Quanjiang Guo, Chong Mu, Jiazhou Pan, Ming Jia, Ling Tian, Hui Gao, Zhao Kang

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出语义锚定对齐增强框架SAMA，通过构建结构化语义锚引导多专家多模态大模型生成高保真文本，并利用锚保留扩散机制合成图像，结合双约束过滤模块，在低资源多模态信息抽取任务中显著提升性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

SafeClawBench: Separating Semantic, Audit-Evidence, and Sandbox Harm in Tool-Using LLM Agents

SafeClawBench: 区分工具使用LLM代理中的语义、审计证据和沙箱危害

Yuchuan Tian, Mengyu Zheng, Haocheng Mei, Ye Yuan, Chao Xu, Xinghao Chen, Hanting Chen, Yu Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SUIBE（上海外国语大学） ； Huawei（华为） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SafeClawBench基准，通过三个独立端点（语义攻击接受、审计可见危害证据、沙箱观察危害）评估工具使用LLM代理的安全性，揭示不同失败模式并支持可复现比较。

Comments 32 pages, 5 figures

Towards Understanding and Measuring COGNITIVE ATROPHY in LLM Behaviour

理解和测量LLM行为中的认知萎缩

Abeer Badawi, Moyosoreoluwa Olatosi, Negin Baghbanzadeh, Laleh Seyyed-Kalantari, Frank Rudzicz, R. Shayna Rosenbaum, Sara Pishdadian, Elham Dolatabadi

机构 * York University（约克大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Rotman Research Institute（罗特曼研究学院） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学） ； Centre for Addiction & Mental Health（成瘾与心理健康中心） ； KITE Research Institute（KITE研究机构） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM在心理健康支持中缺乏过程行为评估的问题，提出认知萎缩概念及基准，通过临床标注和专家评估揭示模型普遍存在中度至高度萎缩行为。

LiveStarPro: Proactive Streaming Video Understanding with Hierarchical Memory for Long-Horizon Streams

LiveStarPro: 具有分层记忆的主动式流视频理解用于长时域流

Zhenyu Yang, Kairui Zhang, Bing Wang, Shengsheng Qian, Changsheng Xu

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 提出LiveStarPro，通过流验证解码、流因果注意力掩码和树结构分层记忆三个组件，实现长时域流媒体视频的主动理解，在语义正确性和时序误差上分别提升28.9%和降低18.2%。

Using Cognitive Models to Improve Language Model Simulation of Human Persuasion Games

使用认知模型改进语言模型对人类说服博弈的模拟

Zirui Cheng, Zeyu Shen, Thomas L. Griffiths, Peter Henderson

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出方程到行为提示和强化学习方法，使语言模型匹配认知模型（如贝叶斯更新、动机推理），在说服博弈中提升模拟人类决策多样性的能力。

Surrogate Assisted Pedestrian Protection Design via a Foundation Model Orchestrated Workflow

基于基础模型编排工作流的代理辅助行人保护设计

Osamu Ito, Akihiko Katagiri, Yoshikazu Nakagawa, Shin Saeki, Jun Shiraishi, Masato Sasaki

机构 * Honda Motor Co., Ltd.（本田汽车有限公司） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出首个基础模型编排的碰撞安全设计工作流，集成代理模型、多目标进化搜索、几何生成器和自然语言接口，将行人保护评估时间从数小时降至秒级。

Journal ref ICLR 2026 Workshop The 2nd Workshop on Foundation Models for Science

LLM-as-Judge in Education: A Curriculum-Grounded Marking Pipeline

教育中的LLM作为评判者：基于课程标准的评分流水线

Xiwei Xu, Chen Wang, Jacky Jiang, Phil Yang, Qian Fu, Mohan Dhall, Wenjie Zhang, Liming Zhu

机构 * NSW Department of Education（新南威尔士州教育部） ； South Australian Department for Education（南澳大利亚州教育部） ； OC Selective exam preparation platform（OC精英考试备考平台） ； Studitory: HSC preparation platform（Studitory: HSC备考平台） 纠错

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

AI总结 提出一种基于课程标准的可配置LLM评判流水线，用于高利害考试评分，通过整合授权课程工件和评分指南，提高评分一致性、透明度和与官方实践的契合度。

Distributed General-Purpose Agent Networks: Architecture, Key Mechanisms, and Prototypes

分布式通用智能体网络：架构、关键机制与原型

Shengli Zhang, Deen Ma, Zibin Lin, Taotao Wang

机构 * College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 提出分布式通用智能体网络架构，通过协议适配层连接上层任务语义与底层网络操作，解决语义公告传播、可信身份与多主题声誉、语义梯度机制设计三大核心问题，实现开放可信的智能体协作。

Towards Auditing AI Systems in the Wild

野外AI系统审计的探讨

Aditya T. Vadlamani, Anutam Srinivasan, Srinivasan Parthasarathy

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文提出将AI系统审计视为在不确定性下监控约束违规的统计问题，强调开发全生命周期审计框架，以持续评估公平性、安全性等风险控制约束。

Comments Accepted to KDD 2026 (Blue Sky Ideas Track)

When Rules Learn: A Self-Evolving Agent for Legal Case Retrieval

当规则学习时：一种用于法律案例检索的自演化智能体

Mingxu Tao, Jiawei Hu, Xian Zhou, Wenpeng Hu, Jiajun Cheng, Yunbo Cao, Zhunchen Luo, Guotong Geng

机构 * Center of Information Research, AMS（AMS信息研究中心） ； Discipline and Technology Research Center for Large Model Intelligence Applications（大模型智能应用学科与技术研究中心） ； Hebei University of Engineering（河北工程大学） 纠错

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

AI总结 提出一种自演化框架，通过LLM智能体自动生成并优化查询重写规则，无需参数训练即可增强BM25在法律案例检索中的性能。

Comments To appear in ACL 2026

Cluster-Aware Dual-Level Test Specification Generation for Large-Scale Automotive Software Requirements

面向大规模汽车软件需求的集群感知双层测试规格生成

Hazem Ayman, Menna Sedik, Kareem Mostafa, Mahmoud Soliman, Samer Saber, Ibrahim Habib

机构 * CairoMotive Cairo, Egypt（开罗动力埃及） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种“先聚类后总结”流水线，通过嵌入、降维、聚类、多级摘要和双层测试生成，解决大规模需求下LLM处理依赖缺失和上下文窗口限制问题，提升集成测试覆盖率并高效扩展。

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction

当认知图遇见大语言模型：恐慌情绪唤醒预测的BDEI认知路径

Mengzhu Liu, Long Qin, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu, Hongru Liang, Chen Gao, Yong Li, Xin Lu, Quanjun Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PanicCognitivePath框架，通过心理安全距离模型融合多域信号，引入显式情绪节点构建BDEI认知路径，将LLM限制于单步参数估计，实现恐慌情绪唤醒时间预测，准确率提升10.68%。

AI as a Partner in Learning about, Doing, and Engaging with Science: Vigilance as the Key to Productive Augmentation

AI作为学习、实践和参与科学的伙伴：警惕性是高效增强的关键

Marcus Kubsch

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

AI总结 本文探讨AI作为科学学习、实践和参与伙伴的三种形式，提出人类对AI输出的认知警惕性是决定增强效果的关键约束，并详细阐述了警惕性的组成、机制及测量方法。

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断

Jinghan Wang, Gaoliang Peng, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究所，中国） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架，通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码，在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。

PaperJury: Due-Process Review for Bounded LaTeX Revision

PaperJury: 有界LaTeX修订的正当程序审查

Yiran Wang, Ruixuan An, Biao Wu, Wenhao Wang

机构 * Vast Intelligence Lab（vast 智能实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PaperJury系统，通过确定性编排与语义代理分离，实现LaTeX论文的对抗性审查、裁决和修订，确保有界安全编辑和终止结果。

Comments 10 pages, 5 figures

AME: A Multi-Type Contributor Attribution Framework in Generative AI Markets

AME：生成式AI市场中的多类型贡献者归属框架

Yang Shi, Songwen Pei, Yang Gao, Bingxue Zhang

机构 * University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对生成式AI中多阶段协作的价值分配问题，提出AME框架，整合异构数据贡献评估、数据权利映射和可信执行，实现与人类判断一致的低成本价值分配。