大模型对齐与安全

Designing Multi-Robot Ground Video Sensemaking with Public Safety Professionals

设计多机器人地面视频感知以服务于公共安全专业人员

Puqi Zhou, Ali Asgarov, Aafiya Hussain, Wonjoon Park, Amit Paudyal, Sameep Shrestha, Chia-wei Tang, Michael F. Lighthiser, Michael R. Hieb, Xuesu Xiao, Chris Thomas, Sungsoo Ray Hong

机构 * George Mason University（乔治·玛森大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种多机器人地面视频感知测试平台和MRVS工具，旨在提升公共安全专业人员的情报意识和工作效率，同时关注假警报和隐私问题。

Breaking Data Efficiency Dilemma: A Federated and Augmented Learning Framework For Alzheimer's Disease Detection via Speech

突破数据效率困境：一种联邦学习与增强学习框架用于通过语音检测阿尔茨海默病

Xiao Wei, Bin Wen, Yuqin Lin, Kai Li, Mingyang gu, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Jianwu Dang

机构 * Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application（认知计算与应用天津重点实验室） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（智能计算学院，天津大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； College of Computer and Data Science, Fuzhou University（计算机与数据科学学院，福州大学） ； Huiyan Technology (Tianjin) Co., Ltd（慧研科技（天津）有限公司） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 FAL-AD通过联邦学习与数据增强框架，实现阿尔茨海默病语音检测中的数据效率提升，达到91.52%的多模态准确率。

Comments 5 pages, 1 figures, accepted by ICASSP 2026 conference

Context-Emotion Aware Therapeutic Dialogue Generation: A Multi-component Reinforcement Learning Approach to Language Models for Mental Health Support

情境-情绪感知的治疗对话生成：一种多组件强化学习方法用于语言模型的心理健康支持

Eric Hua Qing Zhang, Julia Ive

专题命中 隐私与版权 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种多组件强化学习方法，通过改进GPT-2的治疗对话生成能力，提升情绪准确性和上下文相关性，以支持心理健康领域的发展。

Avoiding Social Judgment, Seeking Privacy: Investigating why Mothers Shift from Facebook Groups to Large Language Models

避免社会评判，寻求隐私：探究母亲为何从Facebook群组转向大型语言模型

Shayla Sharmin, Sadia Afrin

专题命中 隐私与版权 ：safety(abstract)

AI总结 研究探讨母亲为何从Facebook群组转向LLM，发现社会评判和隐私需求驱动这一转变，LLM提供即时且安全的支持替代方案。