大模型对齐与安全

Safety Testing LLM Agents at Scale: From Risk Discovery to Evidence-Grounded Verification

大规模安全测试LLM智能体：从风险发现到基于证据的验证

Yunhao Feng, Ruixiao Lin, Ming Wen, Qinqin He, Yanming Guo, Yifan Ding, Yutao Wu, Jialuo Chen, Zhuoer Xu, Xiaohu Du, Jianan Ma, Zixing Chen, Xingjun Ma, Yunhao Chen, Xinhao Deng

机构 * AntGroup（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

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

AI总结 提出Vera框架，通过文献驱动的风险发现、组合生成可执行安全用例和自适应执行与证据验证三阶段流水线，实现端到端自动化安全测试，在四个生产级智能体框架上发现严重漏洞，平均攻击成功率93.9%。

EgoSafetyBench: A Diagnostic Egocentric Video Benchmark for Evaluating Embodied VLMs as Runtime Safety Guards

EgoSafetyBench：用于评估具身VLM作为运行时安全卫士的诊断性自我中心视频基准

Siddhant Panpatil, Arth Singh, Mijin Koo, Chaeyun Kim, Haon Park, Dasol Choi

机构 * AIM Intelligence（AIM智能研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出EgoSafetyBench，一个包含1200个机器人视角场景的自我中心视频基准，用于评估视觉语言模型在流式安全监控中的能力，通过情景和视觉通道两个轨道测试模型识别危险和应对误导性文本的鲁棒性。

From Failure to Alignment: A Requirements Engineering Framework for Machine Learning Systems

从失败到对齐：机器学习系统的需求工程框架

Amel Bennaceur, Gopi Krishnan Rajbahadur, Prince Mercy, Bashar Nuseibeh, Faeq Alrimawi

机构 * The Open University, United Kingdom（英国开放大学） ； University of Limerick, Ireland（爱尔兰利默里克大学） 纠错

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

AI总结 提出REAL框架，通过需求工程方法，结合数据、模型和系统需求，利用失败驱动探索替代需求，实现迭代可追溯的MLS需求细化，以对齐利益相关者需求。

Comments 12 pages

Journal ref RE 2026 - the 34th IEEE International Requirements Engineering Conference

Necessary but Not Sufficient: Temperature Control and Reproducibility in LLM-as-Judge Safety Evaluations

必要但不充分：LLM作为评判者的安全评估中的温度控制与可重复性

Hiroki Tamba

机构 * Tamba Research Academy（Tamba研究学院） 纠错

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

AI总结 研究LLM评判者在安全评估中温度设置对结果可重复性的影响，发现温度未设置或设为0仍无法完全消除判决翻转，建议将评判者分歧作为首要健康指标。

Comments 7 pages, 2 tables

ARIA: A Causal-Aware Framework for Rescuing LLM Reasoning in Trustworthy Materials Discovery

ARIA: 一种用于在可信材料发现中拯救LLM推理的因果感知框架

Yi Cao, Liaoyaqi Wang, Jieneng Chen, Benjamin Van Durme, Alan Yuille, Paulette Clancy

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出ARIA框架，通过因果感知的三级级联（直接因果推理、物理类比迁移、参数回退）解决LLM在材料发现中的上下文隧道问题，提升物理可信性。

Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Beyond Value Benchmarks: Measuring Value-Structure Alignment in Large Language Models via Symmetric Q-Sorts

超越价值基准：通过对称Q分类测量大型语言模型中的价值结构对齐

Jingting Zheng, Yuqi Ren, Linhao Yu, Yongqi Leng, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于Q方法的对称人机评估框架，通过140项道德陈述的强制分布排序，测量LLM价值结构对齐，发现跨家族异质性和局部错位。

Comments 32 pages, 8 figures, 16 tables; accepted to ACL 2026 Main Conference

One Size does not Fit All: Heterogeneous Latent Space Alignment for Unsupervised Domain Adaptation

一种尺寸并不适合所有情况：无监督域适应的异构潜在空间对齐

Evangelia Koskinioti, Yi Shen, Georgios Stamou, Michael M. Zavlanos

机构 * Duke University（杜克大学） ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ADualVUOT框架，结合双编码器VAE与连续归一化流增强潜在表达，利用非平衡最优传输（GGW距离）对齐域，并引入对抗增强提升鲁棒性，在医学图像分割中优于现有方法。

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

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

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

Qwen-RobotManip Technical Report: Alignment Unlocks Scale for Robotic Manipulation Foundation Models

Qwen-RobotManip 技术报告：对齐解锁机器人操作基础模型的规模

Haoqi Yuan, Zhixuan Liang, Anzhe Chen, Ye Wang, Haoyang Li, Pei Lin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Tong Zhang, Jiazhao Zhang, Jie Zhang, Jingyang Fan, Gengze Zhou, Qihang Peng, Chenxu Lv, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出 Qwen-RobotManip，通过统一的对齐框架（表示、运动和行为维度）实现多源异构操作数据的大规模协同训练，构建约38,100小时预训练语料，在零样本指令跟随、跨本体迁移等泛化能力上超越先前模型。

Comments 44 pages

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

Decoupling Semantics from Distortions: Multi-Scale Two-Stream Vision-Language Alignment for AI-Generated Image Quality Assessment

解耦语义与失真：面向AI生成图像质量评估的多尺度双流视觉-语言对齐

Zijie Meng

机构 * Zijie Meng（孟子杰） 纠错

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

AI总结 提出MST-CLIPIQA多尺度双流框架，通过显式表示解耦实现层次化视觉-语言对齐，在五个基准上取得质量SRCC平均提升1.11%、图文对应SRCC提升2.35%的新SOTA结果。

Comments 11 pages, 2 figures Accepted by ICME2026(spotlight)

Distribution Alignment for One-Shot Federated Learning via Optimal Transport

基于最优传输的单轮联邦学习分布对齐

Daniele Berardini, Vito Paolo Pastore, Vittorio Murino

机构 * AI for Good (AIGO), Italian Institute of Technology（意大利技术研究院AI for Good (AIGO)） ； MaLGa-DIBRIS, University of Genoa（热那亚大学MaLGa-DIBRIS） ； Department of Computer Science, University of Verona（维罗纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对单轮联邦学习中客户端数据异构导致的特征错位问题，提出SLOT-Align方法，利用共享冻结编码器、Bures-Wasserstein重心和测地最优传输映射实现无训练的特征对齐，提升模型精度与鲁棒性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

False Sense of Safety in Selective Signal Classification: Auditing Bound Tightness and Exchangeability for Risk Control

选择性信号分类中的虚假安全感：风险控制的边界紧致性与可交换性审计

Jingwen Zhou, Mingzhe Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 审计分布自由风险控制下选择性预测的边界紧致性与可交换性假设，发现经验阈值法常超预算，而认证方法在可交换时有效，但组部署下因可交换性失效导致违规。

OSGuard: A Benchmark for Safety in Computer-Use Agents

OSGuard：计算机使用智能体安全基准

Mina Mohammadmirzaei, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 提出OSGuard双粒度基准，通过动作级安全判断和风险增强执行评估智能体在良性指令下的安全性，揭示局部监督与端到端安全的差距。

Agent Economics: An Entropy-Controlled Pluralistic Alignment Framework for Preventing Artificial Hivemind in Autonomous Agents

Agent经济学：一种熵控制的多元对齐框架以防止自主智能体中的蜂群思维

Cheonsu Jeong

机构 * AX Center, SAMSUNG SDS（三星SDS AX中心） 纠错

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

AI总结 提出行为协议框架(BPF)，通过心智化社会智能、多元对齐和可验证执行内核三个模块，在闭环架构中控制熵以保持策略多样性，提升自主智能体经济的稳定性、效率和可信度。

Comments 15 pages, 2 figures, 1 table

To Share or Not to Share: Orchestrating Trustworthy Data in Global Value Chains

共享还是不共享：协调全球价值链中的可信数据

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

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

AI总结 针对欧盟CBAM带来的监管透明与数据主权矛盾，提出基于IDSA框架的RegTech参考架构，通过主权数据交换实现数字产品护照，驱动全球商业服务能力需求，并集成Agentic AI与绿色金融，为全球产业集群提供可扩展蓝图。

Schützen: Evaluating LLM Safety in Bulgarian and German Contexts

Schützen: 在保加利亚语和德语语境中评估LLM安全性

Kiril Georgiev, Yuxia Wang, Dimitar Iliyanov Dimitrov, Preslav Nakov, Ivan Koychev

机构 * Sofia University "St. Kliment Ohridski" MBZUAI（索菲亚大学"圣克莱门特·奥赫里德斯基" MBZUAI） 纠错

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

AI总结 针对现有安全评估数据集以英语和中文为主的问题，构建了覆盖低资源语言保加利亚语和高资源语言德语的Schützen安全数据集，实验揭示多语言LLM在安全行为上的显著跨语言差异，强调了区域特定评估资源的必要性。

Comments 19 pages, 13 tables, 12 figures

Multi-Faceted Interactivity Alignment in Full-Duplex Speech Models

全双工语音模型中的多面交互对齐

Atsumoto Ohashi, Neil Zeghidour, Alexandre Défossez, Eugene Kharitonov

机构 * Kyutai ； Gradium 纠错

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

AI总结 针对全双工对话模型交互性问题，提出基于强化学习的后训练对齐方法，从暂停处理、话轮转换、回馈和用户打断四个维度优化，并加入LLM奖励防止语义退化，在Moshi和PersonaPlex上取得一致改进。

BenSyc: Benchmarking Conversational Sycophancy and Human Alignment in LLMs for Bengali Contexts

BenSyc: 孟加拉语上下文中大语言模型对话谄媚与人类对齐的基准测试

Kazi Noshin, Sajib Acharjee Dip, Ranat Das Prangon, Fardin Hassan Tamim, Syed Ishtiaque Ahmed, Liqing Zhang, Sharifa Sultana

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； BRAC University（BRAC大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出BenSyc基准，基于孟加拉语社交数据构建五级标注集，评估15+模型在对话对齐分类与生成任务上的表现，发现前沿模型在区分共情与强化性认可上仍存在困难。

Explicit Representation Alignment for Multimodal Sentiment Analysis

显式表示对齐用于多模态情感分析

Baode Wang, Ziming Wang, Huacan Wang, Ronghao Chen, Biao Wu

机构 * AgentAlpha 纠错

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

AI总结 针对多模态情感分析中表示不对齐问题，提出利用视觉-语言模型将视觉内容转为文本描述，结合语义标记选择和批量级均匀性正则化，实现跨模态对齐，在多个基准上取得最优性能。

Comments 10 pages, 5 figures

SciTrace: Trajectory-Aware Safety Reasoning for Scientific Discovery Agents

SciTrace: 面向科学发现代理的轨迹感知安全推理

Tanush Swaminathan, Runmin Jiang, Letian Zhang, Min Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allen Institute（艾伦研究所） 纠错

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

AI总结 提出SciTrace框架，通过安全内在推理循环和组合工具链验证器，在科学代理管道的每个阶段融入安全推理，实现工具调用安全性和对抗鲁棒性的SOTA提升。

Comments 23 pages

Stress-testing medical large language models reveals latent safety pathology beyond benchmark accuracy

压力测试医学大语言模型揭示基准准确性之外的潜在安全病理

Yuan Shen, Xiaojun Wu, Linghua Yu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, PR China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国） 纠错

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

AI总结 提出AI-MASLD压力审计框架，通过240个临床病例和六种叙事扰动探针对七种模型进行双重压力测试，发现量化模型存在伪正常化，医学监督微调损害逻辑稳定性和公平性，开源模型在安全维度上达到或超越闭源模型。

Comments 34 pages, 5 figures

Designing Trustworthy LLM-based Wellbeing Recommendation through Controllable Interaction

通过可控交互设计可信赖的基于LLM的健康推荐

Alan Said, Alexandra Weilenmann

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,comments)；alignment(abstract)

AI总结 提出通过显式交互约束（如指导策略、解释风格、直接性程度和用户控制机制）构建系统级框架，使LLM推荐在保持适应性的同时透明、可控且与人类健康对齐。

Comments Accepted to the 1st Workshop on Trustworthy and Adaptive LLMs for Mental and Physical Wellbeing in Recommendations @UMAP 2026

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1：迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Alabama in Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； Google（谷歌） ； University of Missouri Columbia（密苏里大学哥伦比亚分校） ； Chunghwa Telecom Laboratories（春木电信实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院） ； Nutanix ； ThinkEvolve Labs（ThinkEvolve实验室） ； UCL（伦敦大学学院） ； Infocomm Media Development Authority（信息通信媒体发展局） ； Monark Health（Monark健康） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Microsoft（微软） ； Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras（负责任人工智能中心（CeRAI）、瓦达威人工智能学校（WSAI）、印度理工学院马德拉斯分校） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Oxford（牛津大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） ； Amazon（亚马逊） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Xenoscube Inc.（Xenoscube公司） ； Korea AI Safety Institute (K-AISI)（韩国人工智能安全研究所（K-AISI）） ； MLCommons ； CommonGround ； Artifex Labs（Artifex实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题，构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1，从文化优先视角引入新评估范式，提出Judge - Pluralis集成，揭示特定地区失败模式，为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models

压力下的风险：语言模型对抗鲁棒性的计算感知评估

Malikeh Ehghaghi, Boglárka Ecsedi, Marsha Chechik, Colin Raffel

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Hugging Face 纠错

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

AI总结 提出基于计算压力（累积FLOPs）的对抗鲁棒性评估框架，通过风险-计算曲线和两个新指标，揭示不同攻击策略的计算成本差异，并在10个模型上验证了对齐训练、模型规模等因素对计算空间鲁棒性的非单调影响。

Embedding Large Language Models into Flow Controls: An Agentic Framework for Adaptive and Trustworthy Automated Cooking

将大语言模型嵌入流程控制：一种用于自适应且可信的自动化烹饪的智能体框架

Zihan Song, Hongwei Huang, Yueshuo Sun, Yonglin Tian, Fei-Yue Wang, Bai Li

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,abstract)

AI总结 针对自动化烹饪机器人的个性化与可信性问题，提出智能体框架，通过多智能体分解需求、分阶段生成执行代码，实验验证其在真实场景中可靠且实用。

Trie-Constrained Token Prediction with Hierarchy-Aware Semantic Alignment for HS Code Prediction

结合前缀树约束的令牌预测与层级感知语义对齐的HS编码预测

Minseop Kim, Taekhyun Park, Kikun Park, Hyerim Bae

专题命中 安全评测 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本研究提出TRIE-HSA方法，结合前缀树约束的令牌预测与层级感知语义对齐，在集装箱码头数据实验中，其HS6准确率较零样本推理提升49.96个百分点，为受限环境下的HS编码预测提供实用方案。

Safety Invariants for Agents Orchestrating Irreversible State Transitions: A Four-Dimensional Formalism Evaluated on Public Ledgers

编排不可逆状态转换的智能体的安全不变量：在公共账本上评估的四维形式主义

Zhaoming Yin

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)

AI总结 该研究针对编排不可逆状态转换的智能体，提出四维形式主义与七个安全不变量，在公共账本场景下验证其可提升智能体安全栈通过率，且可推广至其他不可逆状态交互场景。

Comments 29 pages, 8 figures, 7 tables

SafeBuild-Bench: A Temporal-Robust Construction Safety Benchmark with Graph-Enhanced Data Mining

SafeBuild-Bench：一种具有图增强数据挖掘能力的时序鲁棒建筑安全基准

Yi Cui, Zilin Wang, Yijie Xu, Qianyi Cai, Huizai Yao, Shuai Jiang, Bingzhuo Zhong, Hui Xiong

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

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)

AI总结 研究人员构建了图增强数据挖掘的时序鲁棒建筑安全基准SafeBuild-Bench，开发可扩展验证的GEMS流水线，发现现有多模态大语言模型对建筑安全理解仍不足。

Comments Accepted by KDD 2026. 12 pages, 6 figures

The Case for Vibe Modeling: A Missing Step in AI-Based Trustworthy Software Development

氛围建模的必要性：基于AI的可信软件开发中缺失的一环

Shalini Chakraborty, Michael Mittermaier, Judith Michael

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,abstract)

AI总结 本文提出在AI辅助软件开发中引入氛围建模作为轻量中间抽象，通过学生调查验证其在提升LLM输出理解、降低验证工作量及增强信任方面的潜力，为可信AI软件工程研究提供方向。

Comments 7 pages, 1 figure