Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

LKValues: Aligning Large Language Models with Sri Lankan Societal Values

LKValues：使大语言模型与斯里兰卡社会价值观保持一致

Nethmi Muthugala, Supryadi, Surangika Ranathunga, Nisansa de Silva, Ruijie Tao, Ovindu Gunatunga, Pengyun Zhu, Shaowei Zhang, Jingting Zheng, 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） ； School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University（梅西大学数学与计算科学学院） ； Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa（莫拉图瓦大学计算机科学与工程系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； School of Computing, University of Colombo（科伦坡大学计算机学院） 纠错

AI总结 研究针对大语言模型价值对齐存在西方文化偏见问题，以斯里兰卡为例，提出LKValues资源套件，通过调查得出社会价值观，构建语料库和评估基准，经实验发现其能改善模型表现，为低资源国家价值对齐提供可复制流程。

Comments 37 pages, 10 figures, and 15 tables. Includes appendices. Datasets are available at the project repository

Locus: Agentic Predicate Synthesis for Directed Fuzzing

Locus：面向定向模糊测试的代理谓词合成

Jie Zhu, Chihao Shen, Ziyang Li, Jiahao Yu, Yizheng Chen, Kexin Pei

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 Locus通过合成语义谓词提升定向模糊测试效率，发现多个未修补漏洞。

Journal ref ICSE '26: 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering

CGCE: Classifier-Guided Concept Erasure in Generative Models

CGCE：生成模型中的分类器引导概念擦除

Viet Nguyen, Vishal M. Patel

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

AI总结 研究针对生成模型不安全内容生成的问题，提出分类器引导概念擦除（CGCE）框架。该框架用轻量级分类器检测并细化不良概念提示，仅在推理时修改不安全嵌入，能防止有害内容生成，在安全性和性能间取得平衡，实验验证其有效性。

Comments ECCV 2026