大模型对齐与安全

Are the Financial Reasoning from LLMs Credible? A Real World Test over Long-Horizon Statements

大型语言模型（LLMs）的财务推理是否可信？针对长期财务报表的现实测试

Xinke Tong, Xuanming Zhang, Tianyi Tang, An Yang, Jiatu Hu, Guojie Lin, Zhenzhen Shi, Lingfeng Zeng, Boyu Yang, Bing Zhao, Hu Wei, Lin Qu, Dayiheng Liu

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

AI总结 该研究针对LLMs的财务推理可信度，构建含对抗陷阱的FinIndices基准测试，发现其存在知识与结构瓶颈，监督微调可部分恢复结构化逻辑。

Comments The FinIndices dataset is publicly available at https://huggingface.co/datasets/User158072/Finindice

OpenClaw and Ollama in Agentic AI: Toward Fully Autonomous and Scalable AI Agent Systems

智能体AI中的OpenClaw与Ollama：迈向完全自主且可扩展的AI智能体系统

Konstantinos I. Roumeliotis, Ranjan Sapkota

机构 * University of the Peloponnese（伯罗奔尼撒大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出智能体AI的分层架构，分析OpenClaw与Ollama组成的全栈系统，验证系统集成可提升智能体能力，指出相关挑战并提供路线图，所有资源公开以支持研究。

HARGO: Heterogeneity-Aware Reward-Guided Optimization for RL Post-Training of LLMs on HPC Tasks

HARGO：面向HPC任务的LLM RL后训练的异质性感知奖励引导优化

Tiangang Li, Xiangbo Tian

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

AI总结 针对HPC任务的LLM RL后训练的异质性问题，提出HARGO方法，通过置信度调制优势实现逐响应重要性加权，在四项HPC任务的三项核心指标上均取得最优性能。

Integrating AI into Requirements Quality Learning in Software Engineering Education: A TPACK-Guided Empirical Study

将人工智能融入软件工程教育中的需求质量学习：一项基于TPACK的实证研究

Hansika Ekanayake Mudiyanselage, Rohan Jai Dharmaraj, Malik Abdul Sami, Zheying Zhang

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

AI总结 该研究针对软件工程教育中AI融入需求质量学习的需求，基于TPACK框架将多智能体AI工具融入硕士级RE作业，通过混合方法验证了其在提升学生需求质量认知等方面的作用，为相关AI融入设计提供了指导。

Comments 11 pages, 6 figures, 3 tables, presented in the 38th CSEE&T in Florence, Italy, from July 20-22, 2026

Diversifying Personalized Research Ideation against AI-Induced Homogenization

针对AI引发的同质化问题实现个性化研究构思的多样化

Rui Xu, Yunke Wang, Linwei Tao, Wenjie Xuan, Yong Luo

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

AI总结 该研究针对AI辅助研究构思的同质化问题，提出DivAlign四阶段流程，在保留研究者-方向适配性的同时降低社区研究组合冗余，相关成果代码与数据已公开。

ClawTrack: Towards Trace-Level Evaluation and Improvement of Real-World Autonomous Agents

ClawTrack：面向真实世界智能体的追踪级评估与改进

Xingjian Wu, Xuhang Zhu, Xingchen Liu, Junlin Liu, Jianing Wang, Linsen Guo, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Xunliang Cai

机构 * Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有智能体评估仅看结果的缺口，提出双评估基准ClawTrack，含320个任务及过程评分器，评估21个模型后发现其可归因推理、验证结果验证瓶颈等，助力智能体改进。

A Cross-Architecture Audit of Direction-Based Inference-Time Defences in Vision-Language Models

跨架构视觉语言模型中基于方向的推理时防御措施审计

Xiangyu Yin, Tora Bodin, Rohan Menon, Chih-Hong Cheng

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

AI总结 该研究审计了视觉语言模型中5种基于方向的推理时防御，发现其性能具架构特异性，部分防御间几何重叠，需按解码器家族单独校准。

Stop Shipping AI Agents on Faith: Capability Is Not Production Readiness

不要凭直觉部署AI智能体：能力并非生产就绪

Fouad Bousetouane

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

AI总结 该研究针对AI智能体部署依赖能力而非生产就绪性的问题，提出ProofAgent Index（PAI）这一四维度治理就绪指标，经医疗、金融领域验证可区分风险，实现从直觉部署到可审计决策的转变。

Comments 24

A Systems Engineering Framework for Vision-Language-Enabled UAV Triage and Disaster Response

面向视觉语言赋能的无人机分类与灾害响应的系统工程框架

Swapnil Saha, Bhuvan Rajanasiriyur Jagadeesha, Karishma Patnaik, Neelakshi Majumdar

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出将视觉语言模型（VLMs）作为协同智能体嵌入人-无人机回路的系统工程框架，经评估可降低人因负担、提升AI信任度，推进了高风险灾害响应的人-自主系统协同。

Comments 10 pages, 8 figures. Author accepted manuscript of AIAA Paper 2026-4010, published in the AIAA AVIATION 2026 Forum

Journal ref AIAA AVIATION 2026 Forum, AIAA Paper 2026-4010, 2026

EvoCause: LLM-Guided Evolution of Causal Graphs for Root Cause Analysis

EvoCause：基于大语言模型引导的因果图进化的根本原因分析

Lei Zan, Keli Zhang, Shifeng Xie, Jiale Zheng, Zehao Xiao, Zhiwei Dong, Ke Zhang, Ruichu Cai, Malik Tiomoko, Lujia Pan

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

AI总结 EvoCause 用 LLM 优化因果图以提升电信等系统的根本原因分析性能，发布了 TeleRCA 基准，在合成数据和真实网络数据上均优于基线方法。

Digital Harf: A Clinically Integrated Multimodal AI System for Pervasive Arabic Speech and Language Therapy

Digital Harf：用于普及型阿拉伯语言语和语言治疗的临床整合多模态AI系统

Asif Azad, Mohammad Sadat Hossain, MD Sadik Hossain Shanto, Sabri Boughorbel, Abdulrhman Aljouie, Bdour Alwuqaysi, Yahya Bokhari, Ayah Othman Sindi, Ehsan Hoque

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

AI总结 Digital Harf是专为阿拉伯语自闭症儿童设计的多模态AI治疗平台，其核心Agentic合成数据引擎解决阿拉伯语治疗内容短缺问题，获专家高接受率，为代表性语言环境构建AI治疗系统提供了思路。

Vibe-FDTR: An agent-oriented framework for reproducible frequency-domain thermoreflectance data analysis

Vibe-FDTR：一种面向智能体的可复现频域热反射数据分析框架

Fuwei Yang, Weiheng Li, Bai Song

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

AI总结 Vibe-FDTR是面向智能体的FDTR数据分析框架，结合领域代码包与智能体技能，在基准测试中表现优异，可降低计算成本与执行时间，助力低门槛可信热计量。

Rethinking Clinical Relevance in Chest X-ray Machine Learning: How Evaluation References Define Performance

重新思考胸部X射线机器学习中的临床相关性：评估参考如何定义性能

Panagiotis Fytas, Ian Selby, Clemens Karner, Judith Babar, Simon Baker, Jake Beckford, Timothy J. Sadler, Shahab Shahipasand, Arthikkaa Thavakumar, John Li Chen, Alex Sawer, Michael Roberts, Jonathan Weir-McCall, J. H. F. Rudd, Carola-Bibiane Schönlieb, Anna Korhonen, Anna Breger

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

AI总结 该研究针对胸部X射线机器学习，探究评估参考选择对模型性能与排名的影响，发现常用指标与临床判断一致性差，强调需将评估参考选择作为临床有效性的核心部分。

Comments 67 pages, including supplementary material

SciFigQual-Bench: A Benchmark for Scientific Figure Quality Assessment with Full-Manuscript Context

SciFigQual-Bench：面向全文本上下文的科学图片质量评估基准

Zihan Deng, Chuanzhi Xu, Huiqi Liang, Haoyang Li, Xiaozhen Zhong, Lequan Yu

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

AI总结 本文针对现有科学图片质量评估方法的不足，构建了SciFigQual-Bench基准，设计SFQ-Agent框架实现自动化评估，实验显示其在eval1200子集上表现优于主流方案。

Comments † Equal contribution. Affiliations: 1: The University of Hong Kong 2: The University of Sydney 3: University of Electronic Science and Technology of China Corresponding authors: Zihan Deng (zhdeng@hku.hk), Chuanzhi Xu (chuanzhi.xu@sydney.edu.au) Project page: https://frankdengai.github.io/SciFigQual-Bench Source code & dataset: https://github.com/FrankDengAI/SciFigQual-Bench

Toward Standardized Cross-Vendor Agent Tool Trust Management in Autonomous Networks

迈向自主网络中标准化的跨供应商代理工具信任管理

Ravi Kant Sharma, Ashutosh Uttam, Ajay Kumar

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

AI总结 研究自主网络中跨供应商代理工具信任管理问题，提出AgentToolMO模型，含信任状态机等内容。模拟评估显示该模型能减少传播范围、保证级联收敛，为可信多供应商自主网络管理提供标准化途径。

Comments 22 pages, 7 figures, 9 tables, 4 algorithms

Evaluation of Adversarial Robustness in Arabic Language Models

阿拉伯语语言模型中的对抗鲁棒性评估

Anwar Alajmi, Ayed Salman, Imtiaz Ahmad

机构 * Kuwait University（科威特大学） ； College of Business Studies, Public Authority of Applied Education and Training（应用教育与培训公共管理局商业研究学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究评估五个先进阿拉伯语语言模型在不同攻击下的鲁棒性，探索对抗训练防御技术，发现不同攻击对模型准确率影响各异，对抗训练提升了整体弹性，但面对字符级噪声仍有挑战，凸显了当前防御策略在阿拉伯语中的潜力与局限。

OrthKD: Extracting Generalized Clinical Knowledge from Heterogeneous Teachers for Lightweight Deployment

OrthKD：从异构教师中提取通用临床知识以实现轻量级部署

Yi Xu, Cheng Chen, Mufan Cao

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 研究针对初级护理中糖尿病视网膜病变筛查模型的部署问题，提出OrthKD框架，从异构教师中选择性蒸馏知识，在资源受限设备上实现实用筛查，提升模型性能，如MobileNetV3学生模型在相关数据集上取得更好的指标。

Comments Accepted to the IJCAI-ECAI 2026 Special Track on AI and Health. 8 pages, 3 figures

Data-Dependent Regret and Polyak Corrections for Constrained Online Convex Optimization

约束在线凸优化中与数据相关的遗憾值和波利亚克校正

Wentao Zhang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究约束在线凸优化问题，通过保留标准论证中省略的量进行更严格分析，提出AdaOGD - PFS自适应步长方法，在保持每轮可行性时实现\(O(\sqrt{G_T})\)遗憾值，实验使遗憾值界提升38% - 43%。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

COVENANT: Natural-Language Workflow Compilation for Aligned Agent Execution

COVENANT：用于对齐代理执行的自然语言工作流编译

Jincheng Wang, Min Zheng, Tao Wei

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

AI总结 研究针对大语言模型代理执行工作流指令时的未对齐问题，提出COVENANT架构，将指令转为工作流抽象语法树和控制流图，运行时控制器按要求检查提议并反馈。实验表明该方法大幅提升成功率、降低未对齐失败率，推动工作流可靠执行。

Comments 12 pages, 7 figures

Hybrid Analysis for Secure MCP Tool Use in LLM Agents

用于大语言模型智能体中安全MCP工具使用的混合分析

Ping He, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Shouling Ji

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究LLM智能体中MCP工具使用的安全问题，提出基于混合分析的MTGuard框架，利用生命周期感知的静态 - 动态协同分析，有效减轻有害工具使用，保持良性任务性能。

Instruction-Tuned Language Models Cannot Sample from Distributions They Can Describe

指令微调语言模型无法从它们能描述的分布中进行采样

Chaemin Jang, Dongman Lee, Jihee Kim

机构 * School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算学院） ； School of Business and Technology Management, KAIST（韩国科学技术院商业与技术管理学院） 纠错

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

AI总结 研究发现指令微调语言模型无法从其能描述的分布中采样，存在“知道/做”分裂，通过让模型描述分布可减半误差，还提出PPA在无额外成本下降低21%误差。

Preliminary Guidelines for Using and Evaluating GenAI Tools to Support Systematic Literature Reviews

使用和评估生成式人工智能工具以支持系统文献综述的初步指南

Barbara Kitchenham, Sebastián Pizard, Lech Madeyski, Ronnie de Souza Santos, Martin Shepperd, David Budgen

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

AI总结 研究探讨如何用GenAI支持系统文献综述，通过快速审查、思想实验等方法，识别评估GenAI用于SLRs的问题及过程要点，形成GUEST建议，助研究人员利用GenAI开展可靠综述与评估研究，强调其需人工监督及能提供成本效益帮助。

Comments 58 pages, 2 figures, 11 tables

CARE-MH: Towards Unified, Reproducible, and Comparable Evaluation of Mental Health LLMs

CARE-MH：迈向心理健康语言模型的统一、可重现和可比评估

Asher Sprigler, Yixue Zhao, Yi Ding

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对心理健康语言模型评估难重现、难比较的问题，提出CARE-MH统一框架，通过重现分析现有基准，发现可重复性取决于模型稳定性，跨基准分歧源于指标定义差异，强调了标准化评估配置和共享指标定义的必要性。

Comments 39 pages, 22 figures, 22 tables

Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments

用于自主量子传感实验中科学推理的智能体人工智能

Takuya Isogawa, Ryotaro Okabe, Nutdech Phadetsuwannukun, Mingda Li, Paola Cappellaro

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究围绕大语言模型智能体实现用于金刚石中NV中心自主实验的智能体人工智能工作流程，主要贡献为展示自主实验流程，引入离线基准评估智能体推理，结果表明自主实验中智能体与代码分工明确，智能体负责假设和数据评估，代码控制硬件与执行安全约束。

Comments 11 pages, 4 figures + Supplementary Information

KANEx: Translating Kolmogorov-Arnold Networks' Interpretability to Medical Explainability

KANEx：将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络的可解释性转化为医学可解释性

Krithi Shailya, Ananya Lakshmi Ravi, Venkatanathan K. V., Sowmya S. Sundaram, Gokul S. Krishnan, Aditi Anand, Balaraman Ravindran

机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； Vanderbilt University School of Medicine（范德堡大学医学院） 纠错

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

AI总结 研究针对医学应用中视觉模型黑箱问题，提出KANEx框架，利用柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络的符号透明度为VLM推理奠基，设计KAN-Map热图生成方法，经实验验证该方法能提升语义相似度、视觉定位及推理质量，为可信医学人工智能发展助力。

Comments MICCAI 2026

Evaluating the Impact of Explainable AI on Trust in AI-Assisted Code Review

评估可解释人工智能对人工智能辅助代码审查中信任的影响

Zhenhan Gao, Marvin Muñoz Barón, Umm-e Habiba, Daniel Graziotin, Stefan Wagner

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

AI总结 研究可解释人工智能（XAI）对开发人员在人工智能辅助代码审查中信任的影响，通过对34名参与者的受试者内用户研究，比较不同XAI支持水平的系统，发现解释水平显著影响信任和认同，结果为可信代码审查系统设计等研究提供信息。

Comments 23 pages, 4 figures, 5 tables. To appear in Proceedings of the ACM on Software Engineering (PACMSE), Vol. 3, No. ISSTA, Article ISSTA093 (ISSTA 2026). Published under CC BY 4.0. Replication package: https://doi.org/10.5281/zenodo.21457282

Evaluating Fuzz Testing for Reinforcement Learning Agents

评估强化学习智能体的模糊测试

Zhibin Kang, Hanmo You, Dong Wang, Haiming Zheng, Junjie Chen

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对强化学习智能体模糊测试评估差异问题，通过在三种环境下统一配置对五种方法及随机测试进行基准测试，从多角度评估，揭示不同方法特点，表明模糊测试能提升智能体鲁棒性等，还给出可操作指导。

From transcription to semantic corpus analysis: unsupervised learning of sentence representations for ancient languages

从转录到语义语料库分析：古代语言句子表示的无监督学习

Th{é}otime de la Selle

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

AI总结 研究古代语言句子表示的无监督学习，采用TSDAE和CSE策略，将专门语言模型转换为特定语料库句子编码器，在教父文献圣经重用案例中表现出色，优于多种基线，且可跨作品作者迁移，相关工具可供非专业人员使用。

Plato-Bio: verification-first biological novelty screening with temporal rediscovery and structural benchmarks

柏拉图生物：通过时间再发现和结构基准进行验证优先的生物新奇性筛选

Stefan G. Creadore

机构 * Praxa Labs（普拉克斯实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究开发柏拉图生物，扩展开放架构并结合多种功能，修复评估缺陷。通过Python套件等验证其有效性，评估两个用例，如历史再发现任务及蛋白质结构比较，提供可重复软件契约和筛选基准，为生物研究提供支持。

Comments 16 pages, 6 figures, 3 tables. Companion code and data: https://github.com/Eldergenix/Plato-Scientific-Research-Autonomous-Agent. This fork-specific validation study cites, but does not duplicate, arXiv:2510.26887

SymStep: Symbolic Step Verification for Logical Reasoning

SymStep：用于逻辑推理的符号步骤验证

Aida Usmanova, Rui Gao, Dilshod Azizov, Ricardo Usbeck, Zangir Iklassov

机构 * Leuphana University of Lüneburg（吕讷堡莱普芬纳大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对约束密集型逻辑推理任务中思维链提示的不足，提出SymStep方法，通过语言模型分步声明、约束传播器检查一致性等进行推理，在多个逻辑推理任务上表现优异，最小剩余值指导和一致性检查起关键作用。