大模型对齐与安全

How Well Can LLM Agents Simulate End-User Security and Privacy Attitudes and Behaviors?

LLM代理能多好地模拟终端用户的安全和隐私态度和行为？

Yuxuan Li, Leyang Li, Hao-Ping Lee, Sauvik Das

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（诺特难大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM代理在模拟用户安全隐私态度和行为方面的有效性，发现现有模型表现有限，但通过特定提示策略可提升匹配度。

HoloLLM: Multisensory Foundation Model for Language-Grounded Human Sensing and Reasoning

HoloLLM：面向语言基础的人感知与推理的多感官基础模型

Chuhao Zhou, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

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

AI总结 HoloLLM通过整合LiDAR、红外、毫米波雷达和Wi-Fi等多感官数据，提升语言基础的人感知与推理能力，实验表明其在真实场景中的性能提升达30%。

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