Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations
临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策
专题命中 安全评测 :safety(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现,发现专家上下文显著提升诊断准确性,而对抗性上下文导致诊断退化,且模型在多轮对话中表现出不同的特性。
AI 大模型
大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。
临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策
专题命中 安全评测 :safety(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现,发现专家上下文显著提升诊断准确性,而对抗性上下文导致诊断退化,且模型在多轮对话中表现出不同的特性。
基于大语言模型将非结构化需求自动翻译为线性时序逻辑
专题命中 安全评测 :safety(abstract)
AI总结 本文评估6种大语言模型,通过少样本提示策略在含15个需求的基准上生成线性时序逻辑公式,验证通用LLMs无需微调即可完成非结构化自然语言转LTL任务,可作为半自动化形式化工作流的前端助手。
Comments Copyright 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works
基于Koopman谱分析的多智能体系统集体推理验证
专题命中 安全评测 :trustworthy(abstract)
AI总结 本文提出基于Koopman算子理论的框架,通过分析多智能体集体的Koopman转移算子谱,实现对其推理收敛时间、派系及决策的可验证,在注意力共识模型上验证了方法的有效性,且运行高效。
RepoOMP:基于仓库感知的热点OpenMP并行化方法——通过依赖感知的上下文缩减
专题命中 安全评测 :safety(abstract)
AI总结 RepoOMP是一种混合框架,通过构建MAP和STC,在951个热点上实现平均加速比8.23×至8.96×,降低智能体令牌成本,为仓库热点并行化提供证据引导的工作流。
面向弹性人机协作:社会技术风险与级联故障的生命周期分类
专题命中 安全评测 :trustworthy(abstract)
AI总结 本文提出人机协作风险的生命周期分类框架,识别六大跨领域风险集群,构建交互模型揭示风险级联机制,为设计更具弹性的人机协作系统提供基础。
Comments 11 pages, 2 Figures
VideoArgus:基于智能体评分规则的视频生成与编辑统一评估框架
机构 * University of Rochester(罗切斯特大学)
专题命中 安全评测 :alignment(abstract)
AI总结 针对现有视频评估基准的局限,本文提出VideoArgus框架,构建含1026个实例的VideoArgus-Bench,其在与人类判断的相关性上优于基准特定评估器,且模型排名稳定。
Comments Preprint
面向编码智能体中恶意技能文件的风险评估
专题命中 安全评测 :safety(abstract)
AI总结 该研究针对编码智能体技能接口的恶意文件风险,提出对抗性技能合成方法与评估流水线,发现企业级智能体易被恶意技能利用,仅少数运行有明确安全识别,呼吁企业提前评估风险。
Comments 29 pages, 6 figures, 6 tables. Preprint; under review
6G中的媒体与通信:基础、关键技术及应用
专题命中 安全评测 :trustworthy(abstract)
AI总结 该文针对6G视觉通信的媒体通信技术开展系统性综述,提出含四大维度的统一框架,涵盖AI驱动媒体技术与感知媒体的无线传输等内容,为6G媒体通信研究提供支撑。
大型语言模型目前尚不可靠地充当评判者:对LLM作为评判者的鲁棒性的综合评估
专题命中 安全评测 :red teaming(abstract)
AI总结 本研究引入RobustJudge框架,评估LLM-as-a-Judge的鲁棒性,发现其易受攻击,鲁棒性对提示模板和模型选择敏感,优化攻击结合长后缀可提升PAI-Judge分数。
CAKR:用于基因组学的交换代数k-mer表示
专题命中 安全评测 :alignment(abstract)
AI总结 本研究提出CAKR即交换代数k-mer表示框架,将多学科方法结合用于比较基因组分析,在三类任务的多数据集上优于五种现有方法,兼具可扩展性与鲁棒性。
谁能获得权限?AI生成的学术守门场景中的全球区域与学术地位偏差
专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);safety(abstract);分类 cs.AI、cs.CY
AI总结 该研究构建LLM模拟学术守门场景,发现LLM存在学术地位偏差,且模型架构导致区域偏好差异,凸显需审计AI系统的公平性与价值对齐。
从孤立算法到合规优先的智能体平台:面向医院AI系统的多层架构
专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 针对医院AI部署孤立、规模化难的问题,提出含智能体编排、合规策略、隐私保护数据层的多层架构,通过原型验证可减少任务耗时与文档工作量,为医院AI平台建设提供实用蓝图。
Comments Peer-reviewed published article
Journal ref IJISRT, 11-2026(5), IJISRT26MAY1651
资源权威:部署AI代理参与式治理的机制设计模型
专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本研究提出资源权威机制设计模型,用于通过计算预算使授权自我执行,实现对已部署AI代理的参与式治理,同时指出被治理代理操纵治理 electorate 是核心开放问题。
Comments 22 pages, 9 Figures
用于人工智能治理的后训练适应技术的六维分类法
专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本综述构建了后训练适应技术的六维分类法,梳理技术间关系,为AI治理提供术语支持,并指出该领域的开放挑战。
关注差距:用于人类模拟的思维混合模型
机构 * Semilattice(半格)
专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文提出Anacreon受众模拟模型,基于Gemma 4 12B构建思维混合模型,通过聚类个体、情感链等技术,在个体层面序数对齐达0.775,缩小了群体与个体模拟的差距。
单神经元模加法中傅里叶对齐的一个反例
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract);分类 cs.LG
AI总结 该研究针对MAIS-O60问题构造反例,证明单神经元模加法训练中傅里叶对齐不成立,且失效情况在多种条件下普遍存在。
Comments 18 pages
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract);分类 cs.LG
Journal ref Proc. of Conference on AI Music Creativity (AIMC) 2026
GenGA:面向学术论文的可编辑且基于数据的图形摘要生成
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 GenGA是一种直接生成矢量格式图形摘要的框架,可实现便捷的元素级编辑,其编辑简易性优于传统方法,且在简洁性和语义对齐上超过人工生成的图形摘要,还提出了量化编辑简易性的SIC指标。
Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables
通过资源感知型语音编码器混合模型打破多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒问题,提出资源感知型MoSE框架与五阶段课程学习策略,其4B参数模型在45种语言的全方向翻译任务上实现最优性能,显著提升低资源语言表现且不损害高资源性能。
整合气象与运营数据:一种理解芬兰铁路延误的新方法
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究整合芬兰铁路运营与气象数据,首次公开用于分析铁路延误的多维数据集,通过时空对齐和工程特征提取,为预测延误和评估天气影响提供机器学习支持。
Comments 13 pages, 8 figures, database: https://www.kaggle.com/datasets/viniborin/finland-integrated-train-weather-dataset-fi-tw
大语言模型的解释可解释大脑中的语言表征
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究探究LLM与脑语言表征对齐的驱动因素,利用XAI的归因方法结合fMRI数据,发现梯度归因可稳健对齐脑活动,且不同层归因的特性与脑区域对齐模式存在差异。
大型语言模型中类人指代消解
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.CL
AI总结 本研究探究话语结构等认知科学确定的指代消解影响因素对GPT-2-XL等五个开源权重LLM的作用,发现部分LLM对部分因素具类人敏感性,明确了LLM近似人类指代消解的条件。
Comments 7 pages, 6 figures, 1 table. Presented at CogSci 2026 and the 2026 Annual Meeting of the Society for Text & Discourse. Code: https://github.com/wristy/anaphor
迈向多模态预训练的物理学:知识流、模态协同、早期统一与方法指南
机构 * FAIR, Meta(Meta FAIR研究院) ; Reality Labs, Meta(Meta Reality Labs) ; University of Oxford(牛津大学)
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.LG
AI总结 该研究探索多模态预训练的机制,得出知识流、模态协同等四个关键见解,推导高效预训练方法,为多模态预训练的理解与扩展提供基础。
Comments Project page: https://junlinhan.github.io/projects/physics_of_mm_pretrain/
RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频
机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) ; Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology(广东省信息安全技术重点实验室) ; Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education(教育部机器智能与先进计算重点实验室)
专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.AI
AI总结 提出RealityBridge框架,利用多模态控制和轻量级GateNet,结合自回归长视频训练与奖励引导后训练,缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距,提升视觉真实感和时间一致性。
Comments Under submission
MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测
机构 * East China Normal University Shanghai China ; Centre for Artificial Intelligence ; Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ; Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ; East China Normal University ; Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ; Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);分类 cs.AI
AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型,通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。
Prior-SG:面向任意结构环境中场景图的任务与先验驱动区域分割
机构 * RAI Institute(RAI研究所) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)
专题命中 其他安全 :alignment(abstract)
AI总结 提出Prior-SG框架,将场景图生成视为概率对齐问题,通过融合异构专家与拓扑先验提升任意结构环境的语义区域分割精度,实现零样本本体灵活性。
基于大语言模型的汽车软件验证传感器级故障诊断
专题命中 其他安全 :safety(abstract)
AI总结 该研究提出两阶段框架,用经4-bit低秩适配的LLM对HIL平台的汽车传感器记录做故障诊断,最小模型准确率达81.6%,适配循环可在单商用加速器运行。
轨道车辆的列车状态监测与结构健康评估系统
机构 * DB InfraGO AG(DB InfraGO股份公司) ; DB Systemtechnik(DB系统技术公司) ; MSG Ammendorf(MSG阿门多夫公司)
专题命中 其他安全 :safety(abstract)
AI总结 本文提出一种融合结构传感器技术与AI数据分析的系统,用于轨道车辆状态监测与撞击检测,可自动检测相关事件、支持状态维护及设计优化,助力干线铁路向全自动运行过渡。
Journal ref IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Detroit, USA, Jun, 2026
基础模型辅助的全波形反演
专题命中 其他安全 :alignment(abstract)
AI总结 该研究提出用预训练地震基础模型SeisLM的特征构建全波形反演早期目标函数,通过实验验证其可避免周期跳变,提升反演效果,优于传统及混合损失工作流。