University of Southern California（南加州大学）

How Do VLMs Behave When Blind or Misled? Behavioral Evaluation of VLMs on Scientific Figures

视觉语言模型（VLMs）在失明或被误导时的表现如何？针对科学图表的VLMs行为评估

Paul Osemudiame Oamen, Owusu-Banahene Osei, Ananya Mukherjee, Christian Greisinger, Steffen Eger, Pius Onobhayedo, Wei Zhao

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海德拉巴国际信息技术学院） ； University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 本研究构建科学图表理解基准SciFigBench，提出A-R-I框架评估VLMs在视觉证据缺失或误导时的行为可靠性，发现高感知与推理准确性不代表行为可靠，不同模型表现存在显著差异。

Comments 25 pages including appendix. Project website: https://scifigbench.nlp4sci.com

HumanoidVLN: A Physics-Grounded Simulator and Benchmark for Vision-Language Navigation Across Diverse Humanoid Embodiments

HumanoidVLN：面向多种人形机器人形态的基于物理的视觉语言导航模拟器与基准

Quan-Dung Pham, Anh Dao, The-Anh Nguyen, Minh Nguyen-Dinh, Phuong Nam Dang, Tri Pham, Hung Tran, Bach Dao, Tuyen P. Le, Truong Nguyen, Quan Nguyen

机构 * VinMotion, Inc.（VinMotion公司） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 本研究针对人形机器人VLN的物理约束与形态差异问题，提出基于NVIDIA Isaac Sim的HumanoidVLN模拟器与基准，验证其与多种模型、机器人的兼容性，实验揭示了VLN模型、控制器与人形形态的交互关系。

Perturbation-based Regional Interpretability through Subtraction Mapping (PRISM): naming-error dissociations in language models and post-stroke aphasia

基于减法映射的扰动型区域可解释性方法（PRISM）：语言模型与卒中后失语症中的命名错误分离现象

Xiang Guan, Roger D. Newman-Norlund, Yong Yang, Saeed Ahmadi, Regan Willis, Nadra Salman, Kalil Warren, Srihari Nelakuditi, Chris Rorden, Leonardo Bonilha, Julius Fridriksson

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； ALLT.AI, LLC（ALLT.AI有限责任公司） ； USC School of Medicine（南卡罗来纳大学医学院） 纠错

AI总结 本研究开发PRISM方法，将神经成像减法分析适配至Transformer语言模型，对比模型与213名卒中后失语症患者的命名错误模式，验证了音素偏向性分离等结果，为模型功能专业化提供可证伪的空间分辨率测试工具。

Comments 49 pages, 6 figures, 1 table. Supplementary methods, 6 tables and 5 figures included

Cat-DPO: Category-Adaptive Safety Alignment

Cat-DPO：基于类别的安全对齐

Tiankai Yang, Yi Nian, Xinyuan Li, Ruiyao Xu, Henry Peng Zou, Kaize Ding, Xiyang Hu, Yan Liu, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 Cat-DPO通过将安全对齐转化为类别约束优化问题，为每个有害类别设置独立的适应性安全边际，提升整体帮助性和无害性，减少类别间的安全方差和最佳至最差差距。

Comments 23 pages, 6 figures

Auditable Agents

可审计代理

Yi Nian, Aojie Yuan, Haiyue Zhang, Jiate Li, Li Li, Xiyang Hu, Hua Wei, Xiongye Xiao, Chaowei Xiao, Yue Zhao

机构 * FORTIS Lab, University of Southern California（南加州大学FORTIS实验室） 纠错

AI总结 本文探讨了可审计代理系统的核心问题，提出五个可审计性维度和三种机制类别，通过实证证据证明代理系统需具备审计能力才能实现问责。

Comments 24 pages, 1 figure. Extended version. A condensed 4-page version appears in the Proceedings of the ACM AI Leadership Summit 2026 (Visionary Papers track)

MOSAIC: Unveiling the Moral, Social and Individual Dimensions of Large Language Models

MOSAIC：揭示大型语言模型的道德、社会和个体维度

Erica Coppolillo, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Calabria and ICAR-CNR（卡利亚里大学和ICAR-CNR） ； Thomas Lord Department of Computer Science（托马斯·劳德计算机科学系） 纠错

AI总结 MOSAIC首次提出评估大型语言模型道德、社会和个体维度的综合基准测试，通过九个问卷和四个游戏全面考察伦理推理能力，揭示MFT的局限性。

REHEARSE: Experiential Rehearsal for Verbal Confidence Calibration in Large Language Models

REHEARSE：大语言模型中用于语言置信度校准的经验式排练

Ke Fang, Tianyi Zhao, Qianwen Wang, Lu Cheng

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

AI总结 针对大语言模型置信度与实际正确性不匹配的问题，提出无训练的Rehearse方法，通过置信度校准博弈的反馈生成校准信号，在多模型多基准实验中显著降低了预期校准误差并提升准确率。