大模型对齐与安全

Capable but Careless: Do Computer-Use Agents Follow Contextual Integrity?

有能力但粗心：计算机使用代理是否遵循情境完整性？

Anmol Goel, Iryna Gurevych

机构 * Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab), Department of Computer Science, TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学计算机科学系泛在知识处理实验室（UKP Lab）） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心ATHENE） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出AgentCIBench基准，测试计算机使用代理在跨应用操作时是否泄露不适当信息，发现15个前沿代理中11个在超过50%场景中泄露信息，平均泄露率67.9%。

Can LLMs Control Readability? A Multi-Dimensional Evaluation Framework for CEFR-Controlled Arabic Generation

LLM能否控制可读性？面向CEFR可控阿拉伯语生成的多维评估框架

Nour Rabih, Chatrine Qwaider, Ted Briscoe

机构 * 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 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出一个多维评估框架，通过结构化提示和词汇约束，使指令跟随型LLM在CEFR可控阿拉伯语生成中达到高可读性一致性（余弦相似度0.91，可读性预测一致性0.99）。

Comments 15 PAGES, READIxTSAR WORKSHOP, LREC 2026

Local Causal Attribution of Chain-of-Thought Reasoning

链式思维推理的局部因果归因

Dennis Wei, Yannis Belkhiter, Erik Miehling, Radu Marinescu

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出AttriCoT算法，通过结构因果模型对链式思维推理中的单元进行局部因果归因，仅需O(U)次前向传播即可获得忠实于模型行为的归因结果。

Comments Camera-ready version for the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026. 37 pages, 18 figures

Counsel: A Meta-Evaluation Dataset for Agentic Tasks

Counsel: 面向智能体任务的元评估数据集

Sashank Pisupati, Henry Broomfield, Eujeong Choi, Antonia Calvi, Charlie Wang, Roman Engeler, Max Bartolo, Patrick Lewis

机构 * Atla AI ； Cohere AI ； Mistral AI ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 提出Counsel数据集，通过人工标注对LLM评判的智能体轨迹错误进行元评估，用于校准和改进LLM评判器。

Evaluation of Small Language Models for Arabic Language Processing

小型语言模型在阿拉伯语处理中的评估

Jumana Alsubhi, Ahmed Alhusayni, Abdulrahman Gharawi, Israa Hamdine, Alshaymaa Allahim, Lamees Alhumaid, Ahmad Shabana, Rafik Madani

机构 * Naseej Innovation Lab（纳赛伊创新实验室） ； Naseej for Technology（纳赛伊技术） 纠错

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

AI总结 本文评估了12种小型语言模型在阿拉伯语自然语言处理任务上的表现，构建了涵盖8个领域和10种语言技能的240项测试基准，发现模型大小并非决定因素，阿拉伯语对齐和指令遵循能力更关键。

Mind the Noise: Sensitivity of Transformer-based Interaction-Aware Trajectory Prediction Models to Noisy Data

注意噪声：基于Transformer的交互感知轨迹预测模型对噪声数据的敏感性

Shahab Salehi, Luca Lusvarghi, Miguel Sepulcre, Javier Gozalvez

机构 * Networked Systems Lab, Universidad Miguel Hernandez de Elche（网络系统实验室，米格尔·洪德斯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究基于Transformer的交互感知轨迹预测模型在噪声数据下的性能退化，发现预测精度在低噪声下降低1.3倍，高噪声下降低3.9倍，强调需要更真实的训练数据和噪声缓解策略。

MEDLAYXPLAIN: Benchmarking the Expert-Lay Gap in Medical Vision-Language Models

MEDLAYXPLAIN: 医学视觉语言模型中的专家-外行差距基准测试

Han Jang, Junhyeok Lee, Songsoo Kim, Chae Young Lim, Hyeonjin Goh, Heeseong Eum, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Seoul National University Hospital（首尔大学医院） ； Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院） ； Sungkyunkwan University School of Medicine（成均馆大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模医学外行语言生成基准MedLayXPlain，包含12万+区域级样本和三层UMLS本体，通过HOVER管道构建外行描述，并引入轻量级评估器MedLayEval，揭示当前医学VLM在外行可读性与临床精度间的系统性差距。

Comments 40 pages (10 pages main text, 30 pages appendix), 4 main figures, 33 vision-language models benchmarked

LLM-Based Multi-Reference Evaluation for Efficient and Robust Assessment of Phrase Break Annotations

基于LLM的多参考评估方法用于短语边界标注的高效稳健评估

Younghan Park, Hoyeon Lee, Hawon Jeong, Jong-Hwan Kim

机构 * NAVER Cloud（NAVER云） ； Yonsei University（延世大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM的多参考评估方法(LMRE)，通过生成多个有效短语边界解决单参考评估的局限性，在韩语测试中与人类判断一致性更强。

Comments Accepted at Interspeech 2026

From Question Answering to Task Completion: A Survey on Agent System and Harness Design

从问答到任务完成：智能体系统与执行框架设计综述

Jianyuan Guo, Zhiwei Hao, Chengcheng Wang, Cheng Fan, Tingzhang Luo, Hongguang Li, Ying Gao, Hefei Mei, Jiankun Peng, Rongjian Xu, Minjing Dong, Han Wu, Mengyu Zheng, Kai Han, Shiqi Wang, Chang Xu, Yunhe Wang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Peking University（北京大学） ； TokenRhythm Technologies（TokenRhythm 科技公司） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文从模型-执行框架视角综述LLM智能体，分析模型瓶颈与执行框架设计，提出六组件分解法，并探讨任务完成、效率与可靠性的影响因素。

Design Principles for Human-Agent Interaction

人-智能体交互的设计原则

Haiyi Zhu, Canwen Wang, Qing Xiao, Hong Shen

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出14条设计原则，涵盖初始、交互、长期和故障四个阶段，以指导设计可用、可信且有效的人-智能体交互系统。

Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning

基于语言隐式目标预测的模型规划

Samuel Barbeau, Simon Roy, Giovanni Beltrame, Christian Desrosiers, Nicolas Thome

机构 * École de Technologie Supérieure, Montréal（蒙特利尔高等技术学院） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（国际学习系统实验室） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； MILA ； Institut Universitaire de France (IUF)（法国大学研究院） ； Université Sorbonne, CNRS, ISIR（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出LAGO框架，通过在同一隐空间预测语言指令的中间子目标序列和动作条件轨迹，结合软最小轨迹代价规划，实现长程鲁棒规划。

Comments 9 pages. Preprint under review

Investigating Linguistic Steering: An Analysis of Adjectival Effects Across Large Language Model Architectures

探究语言引导：跨大语言模型架构的形容词效应分析

Lars Malmqvist

机构 * Research and Implementation（研究与实现） 纠错

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

AI总结 本研究利用Shapley值量化形容词对模型性能的引导效应，发现少量形容词具有不成比例的强大影响，但效果非普适；跨模型分析揭示“家族效应”，且形容词的引导方向高度依赖于句法角色和位置。

Comments Accepted for TMLR, https://openreview.net/forum?id=xN7NYpQeBm

LLM-ReSum: A Framework for LLM Reflective Summarization through Self-Evaluation

LLM-ReSum: 一个通过自我评估实现LLM反思性总结的框架

Huyen Nguyen, Haoxuan Zhang, Yang Zhang, Haihua Chen, Junhua Ding

机构 * dept. of Information Science University of North Texas Denton, Texas, USA（信息科学系 俄克拉荷马州立大学 丹顿 俄克拉荷马州 美国） ； dept. of Data Science University of North Texas Denton, Texas, USA（数据科学系 俄克拉荷马州立大学 丹顿 俄克拉荷马州 美国） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-ReSum框架，通过整合LLM评估与生成，提升低质量摘要的事实准确性与覆盖率，引入新的法律文档摘要基准PatentSumEval。

Comments This paper has been accepted as an invited paper for publication in Proceedings of The 12th IEEE International Conference on Big Data Computing Service and Machine Learning Applications. This is the accepted manuscript. The final authenticated version will be available via IEEE Xplore

From RAG to Agentic RAG for Faithful Islamic Question Answering

从RAG到智能体RAG：面向可靠的伊斯兰问答

Gagan Bhatia, Hamdy Mubarak, Mustafa Jarrar, George Mikros, Fadi Zaraket, Mahmoud Alhirthani, Mutaz Al-Khatib, Logan Cochrane, Kareem Darwish, Rashid Yahiaoui, Firoj Alam

机构 * Qatar Computing Research Institute, HBKU, Qatar（卡塔尔计算研究中心，HBKU，卡塔尔） ； College of Humanities and Social Sciences, HBKU, Qatar（人文与社会科学学院，HBKU，卡塔尔） ； Arab Center for Research and Policy Studies, Qatar（阿拉伯研究中心与政策研究所，卡塔尔） ； College of Islamic Studies, HBKU, Qatar（伊斯兰研究学院，HBKU，卡塔尔） ； College of Public Policy, HBKU, Qatar（公共政策学院，HBKU，卡塔尔） 纠错

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

AI总结 针对LLM在伊斯兰问答中的幻觉与弃权问题，构建双语基准IslamicFaithQA，并提出基于结构化工具调用的智能体RAG框架，显著提升正确性与鲁棒性。

Comments Islamic Question Answering; Faithful Question Answering; Retrieval-Augmented Generation; Agentic RAG; Large Language Models

One Interaction Is Worth a Thousand Guesses: Benchmarking the Interactive Capabilities of Deep Research Agents

一次交互胜过千次猜测：深度研究代理的交互能力基准测试

Yingchaojie Feng, Qiang Huang, Xiaoya Xie, Zhaorui Yang, Jun Yu, Wei Chen, Anthony K. H. Tung

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出IDRBench基准，通过交互式框架和用户模拟器评估深度研究代理的交互能力，实验表明交互能提升研究质量和鲁棒性。

Comments 17 pages, 9 figures, 9 tables

MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks

MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御

Mohammad Karami, Mohammad Reza Nemati, Aidin Kazemi, Ali Mikaeili Barzili, Hamid Azadegan, Behzad Moshiri

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Max Planck Institute for Brain Research（马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福） ； School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)（科学技术大学（IUST）计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 提出MedFedPure框架，结合个性化联邦学习、掩码自编码器检测和自适应扩散净化，在推理时防御对抗攻击，在Br35H脑MRI数据集上强攻击下准确率从49.50%提升至87.33%，干净准确率保持97.67%。

MultiCNKG: Integrating Cognitive Neuroscience, Gene, and Disease Knowledge Graphs Using Large Language Models

MultiCNKG: 利用大语言模型整合认知神经科学、基因和疾病知识图谱

Ali Sarabadani, Kheirolah Rahsepar Fard

机构 * Department of Computer Engineering and Information Technology, University of Qom（卡姆大学计算机工程与信息科技系） ； University of Qom（卡姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MultiCNKG框架，整合认知神经科学、基因和疾病知识图谱，利用大语言模型实现实体对齐和图谱增强，提升生物医学领域知识图谱的整合与应用能力。

Journal ref Transactions on Machine Intelligence, 9(1), 1-15 (2026)

AI-Empowered UAV-Assisted Backscatter Localization and ISAC for Zero-Energy IoT: A Comprehensive Survey

AI赋能的无人机辅助反向散射定位与通感一体化技术用于零能耗物联网：综述

Ruhul Amin Khalil

机构 * Engineering Requirements Unit (ERU), College of Engineering, United Arab Emirates University（工程需求单位（ERU）、工程学院、阿联酋大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了AI赋能的无人机辅助反向散射定位与通感一体化技术在零能耗物联网中的应用，梳理了网络架构、无人机角色、反向散射模式等关键技术，并分析了开放挑战与未来方向。

Comments 33 pages, 19 figures, 7 tables. Submitted to Elsevier for Possible Publication

Evaluation Awareness Is Not One Capability: Evidence from Open Language Models

评估意识并非单一能力：来自开放语言模型的证据

Nilesh Nayan, Aishwarya Sampath Kumar, Rishiraj Girmal, Shivani Anilkumar, Sankaran Vaidyanathan, David A. Nader Palacio, Reshmi Ghosh, Soundararajan Srinivasan

机构 * University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Microsoft Corp.（微软公司） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过37个开放权重模型实验，发现语言模型对评估线索的检测、行为变化和表征可控性三个维度弱耦合，表明评估意识是多维的，单一分数无法可靠预测部署安全。

EEG Benchmarking Needs a Task Specification Layer: NeuroDoc for Rulebook-Guided, Executable Benchmark Construction

EEG基准测试需要一个任务规范层：NeuroDoc用于基于规则手册的可执行基准构建

Chengxuan Qin, Zhige Chen, Shu Peng, Rui Yang, Jiping Cui, Yikai Dong, Jun Li, Liu Peng, Zhida Shang, Mingze Tang, Kay Chen Tan, Jibin Wu

机构 * School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学先进技术学院） ； School of Electrical Engineering, Electronics and Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学电气工程、电子与计算机科学学院） ； School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学与信息学学院） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学数据科学与人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出NeuroDoc框架，通过结构化任务规范语言和共享规则手册，将异构EEG数据集标准化为可重用基准单元，并发布包含53个条目、245个任务定义的社区审查基准语料库。

SkillAudit: From Fixed-Suite Benchmarking to Skill-Centered Assessment

SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估

Dexu Yu, Youhua Li, Zhaoyang Guan, Xianhao Lin, Jining Luan, Zihao Rao, Xuanqi Lan, Yang Ran, Bo Lan, Nai-Xin Zhai, Hanwen Du, Junchen Fu, Wenhao Deng, Yongxin Ni, Chunxiao Li

机构 * Northeastern University（东北大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Fenz AI ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DeciLix Lab（DeciLix实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillAudit框架，自动生成技能的多维度评估报告，涵盖效用、效率/成本和安全性，通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。

Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit

AutoRAS: Learning Robust Agentic Systems with Primitive Representations

AutoRAS: 学习具有原始表示的鲁棒智能系统

Yang Yue, Xuancheng Zhu, Yuyang Ma, Guoshun Nan, Zihan Dou, Jingru Shan, Congyu Guo, Ji Zhang, Hua Wang, Jingfeng Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Guangxi Transportation Science and Technology Group Co., Ltd.（广西交通科技集团有限公司） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AutoRAS框架，通过生成符号原始序列并利用执行安全信号和流式序列级目标优化，自动设计鲁棒智能系统，在正常和对抗设置下均表现最佳。

Comments Accepted by ICML2026

Incoherent Values? Probing LLM Preferences Through Parametric Variation

不一致的价值？通过参数变化探测LLM的偏好

Elena Ajayi, Angelica Chowdhury, Seth Lazar

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

AI总结 本文通过参数化变体测试LLM的价值一致性，发现即使最强模型也存在显著不一致，且一致性不随能力提升而出现，但允许推理时间可减少不一致。

A Validation-Gated Mechanistic Account of Suicidality Detection in LLMs

一种验证门控机制的自杀检测在LLMs中的解释

Nafiz Ahmed, Sarah Sharif, Dingjing Shi, Mike Banad

机构 * Intelligent Neuromorphic and Quantum Understanding for Innovative Research and Engineering (INQUIRE) Lab（智能神经形态与量子理解创新研究与工程实验室） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； School of Psychology（心理学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出验证门控框架，通过因果分析发现Llama-3.1-8B-Instruct在自杀检测中依赖语义特征而非关键词，且该特征在多个模型和数据集中一致出现。

The AI Evaluability Gap: The Missing Layer for Managing Risk and Sustaining Value

AI可评估性差距：管理风险和维持价值缺失的层面

Vishal Srivastava, Tanmay Sah

机构 * Harrisburg University of Science and Technology（哈里斯堡科技大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AI可评估性差距概念，指组织缺乏足够证据支持高风险治理决策，引入可评估性框架，区分运营认证和投资认证，强调证据充分性是AI治理缺失的层面。

Comments 24 pages, 9 figures. Conceptual framework paper introducing the AI Evaluability Gap, Evaluability as evidence sufficiency for governance decisions, Operational Certification, Investment Certification, and a six-property evidence lifecycle for AI governance

Formally Verified Code Synthesis for Structured Data Translation in a Medical Internet of Things

医疗物联网中结构化数据翻译的形式化验证代码合成

Colin Samplawski, Adam D. Cobb

机构 * Computer Science Laboratory, SRI International（SRI国际计算机科学实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM的进化代码合成系统，集成形式化验证步骤，用于医疗物联网中结构化数据翻译，确保生成代码满足预定义需求，并以脉搏血氧仪集成案例展示其低开销生成正确翻译的能力。

Comments Spotlight Paper at the Workshop on Structured Data for Health at ICML 2026

JAMER: Project-Level Code Framework Dataset and Benchmark on Professional Game Engines

JAMER：专业游戏引擎上的项目级代码框架数据集与基准测试

Jianwen Sun, Chuanhao Li, Zizhen Li, Yukang Feng, Fanrui Zhang, Yifei Huang, Yu Dai, Kaipeng Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出首个基于专业游戏引擎的项目级代码框架数据集JamSet和基准JamBench，通过设计确定性验证流程，从24万仓库中筛选出8133个已验证项目，评估9个前沿模型发现项目规模增大时能力急剧下降。

Learning What to Remember: A Cognitively Grounded Multi-Factor Value Model for Agentic Memory

学习该记住什么：一种基于认知的多因素记忆价值模型

Zhibao Chen, Qian Cheng

机构 * Huatai Securities（华泰证券） ； OneBeget.com 纠错

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

AI总结 针对长期LLM代理的记忆管理问题，提出一种基于认知心理学的多因素记忆价值函数，通过无梯度优化学习权重，统一控制编码深度、遗忘风险和检索排名，在LongMemEval上显著优于单一因素和近因策略。

Comments 11 pages, 3 figures

Beyond Averages: Evaluating LLMs on Human Survey Replication at the Distributional Level

超越平均值：在分布层面评估LLM对人类调查的复现能力

Jeonghyeon Moon, Jiwon Kim, Yeheum Lah, Yoonju Han, Yuncheol Kang

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过非公开的韩国方便面购买实验，在分布层面评估LLM复现人类调查响应的能力，发现均值匹配的模型可能产生更偏离人类的分布，且结构化角色和多模态输入提升对齐度，而推理提示则降低。

CHUCKLE -- When Humans Teach AI To Learn Emotions The Easy Way

CHUCKLE -- 当人类教AI学习情感的简便方式

Ankush Pratap Singh, Houwei Cao, Yong Liu

机构 * New York Institute of Technology, Department of Computer Science（纽约理工学院计算机科学系） ； New York University, Electrical and Computer Engineering Department（纽约大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 CHUCKLE提出一种基于人类感知的课程学习框架，通过众包数据集中的标注者一致性和共识定义样本难度，提升LSTM和Transformer的性能，同时减少梯度更新次数，提高训练效率和模型鲁棒性。

Journal ref Proc. Interspeech 2026, Sydney, Australia, Aug. 2026