大模型对齐与安全

CoPersona: Collaborative Persona Graphs for Robust LLM Personalization

CoPersona: 面向鲁棒LLM个性化的协作人格图

Yangtian Zhang, Leyao Wang, Hiren Madhu, Ngoc Bui, Walter Roznyatovskiy, Rex Ying

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 针对用户历史稀疏和偏差导致的个性化脆弱问题，提出CoPersona框架，通过多面人格图从行为相似用户中借调信号，结合非参数检索与参数图推理的双分支架构，在多个领域和模型规模上超越强基线。

Comments Accepted at KDD '26. 12 pages, 5 figures, 8 tables

A Role-Based Multi-Agent Model for Climate Adaptation Deliberation Across Living Labs

基于角色的多智能体模型用于生活实验室间气候适应讨论

Önder Gürcan, David Eric John Herbert, F. LeRon Shultz, Christopher Frantz, Ivan Puga-Gonzalez

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 提出一种模块化多层级智能体架构，整合基于动机的个体决策、社会影响网络和机构策略模块，以模拟气候治理中的复杂互动，支持情景探索。

Comments 4 pages, 1 figure, accepted as poster at the 21st annual Social Simulation Conference (SSC 2026)

Investigating LLM-Powered Dissenting Minority Support in Power-Imbalanced Group Decision-Making: Counterargument and Mediation as Intervention Strategies

探究LLM赋能的异议少数群体在权力不平衡群体决策中的支持：反驳与调解作为干预策略

Soohwan Lee, Seoyeong Hwang, Mingyu Kim, Dajung Kim, Kyungho Lee

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)

AI总结 本研究开发了LLM赋能的异议少数支持系统，通过AI生成的反驳或AI调解消息来关注少数观点，实验发现反驳增强满意度但调解增加参与却降低心理安全感，揭示了参与与心理安全之间的支持悖论。

Comments Accepted at CSCW 2026

Verification-Gated Agentic Mission-State Governance for Intelligent Industrial Multi-Robot Systems

验证门控的智能工业多机器人系统任务状态治理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Yichen Tan, Zeyuan Huang, Ning Ji, Gang Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)

AI总结 提出验证门控任务状态治理框架，通过同步任务森林与黑板状态，经确定性验证后原子提交，减少无效提交和冲突，提升工业多机器人系统安全与效率。

'A bit of chaos and madness': The AI Assessment Scale and the work of assessment reform

“一丝混乱与疯狂”：AI评估量表与评估改革工作

Mike Perkins, Darius Postma, Jasper Roe, Susan Sisay, Craig Holdcroft

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究通过越南和英国两所大学的焦点小组，探讨AI评估量表（AIAS）的实施经验，发现其能促进真实评估设计，但若脱离学习成果和学科背景可能沦为合规工具。

Comments V2: Corrections of errata, additional limitations

Who Wins the Conflict? Mechanistic Interpretability of Text Bias in Audio LLMs

谁赢得冲突？音频大模型中文本偏差的机制可解释性

Hyebin Cho, Suho Yoo, Jaehyuk Jang, Changick Kim, Joon Son Chung

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本文通过机制分析揭示音频大模型中的文本主导偏差，发现文本路径主动抑制完整音频表征，并提出无训练干预方法back-patching以增强音频表征，缓解文本主导。

Comments Preprint

Faster Code, Deeper Debt? A Multivocal Literature Review on Technical Debt and Its Early Signs in LLM-Assisted Software Development

更快的代码，更深的债务？关于LLM辅助软件开发中技术债务及其早期迹象的多声部文献综述

Ramtin Ehsani, Shriya Rawal, Yuanfang Cai, Preetha Chatterjee

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 通过104篇文献的多声部综述，发现LLM辅助开发放大传统技术债务（代码、设计、文档债务）并引入新债务（快速集成、提示、伦理、数据、来源债务），提出人机协同、提示工程等缓解策略，但缺乏标准化基准。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

Bridging Day and Night: Unsupervised Cross-Domain Re-Identification with Synergistic Prompt and Prototype Learning

连接昼夜：基于协同提示与原型学习的无监督跨域重识别

Jiyang Xu, Rui Liu, Hang Dai

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 提出无监督昼夜重识别框架，结合提示学习和原型表示学习，通过两阶段训练实现无标注跨域身份关联，性能媲美全监督方法。