Revisiting the shutdown problem
重新审视关机问题
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文重新评估了AI关机问题的难度，指出现有论证未能证明其难以解决，且相关技术方案对模型性能造成了高安全代价。
AI 大模型
大模型对齐与安全
大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。
1. 安全评测 15 篇
Human and Artificial Intelligence - Promoting Trustworthy and Understandable Collaboration
人类与人工智能——促进可信且可理解的协作
专题命中 安全评测 ：trustworthy(title)
AI总结 该研究围绕人类与AI的可信可理解协作，通过在线调查分析12个可解释性与可控性相关方面，发现二者受普遍重视但意见分散，受个人视角等多因素影响。
Comments Comments: 19 pages, dual-language (English and German)
NAST: Improving Negation Handling in Medical Vision-Language Models through Negation-Aware Selective Training
针对医学视觉-语言模型中否定处理改进的分层微调
机构 * University of Delaware（德克萨斯大学）
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)
AI总结 本研究提出NAST方法，通过因果追溯效应调节逐层梯度更新，提升医学视觉-语言模型对否定处理的识别能力，同时保持一般视觉-语言对齐。
Comments 16 pages, 6 figures. Accepted to MLHC 2026
MINT: A Universal Zero-Shot Predictor for Transaction Data
MINT：一种用于交易数据的通用零样本预测器
机构 * Visa Inc.（维萨公司）
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 该研究提出通用零样本预测框架MINT，通过轻量级嵌入注入等技术连接交易序列编码器与LLM，在交易预测问答任务中性能领先且资源消耗更低，证实紧凑交易嵌入更具优势。
Foundation Models in Biomedical Imaging: Turning Hype into Reality
生物医学影像中的基础模型：从 hype 到现实
机构 * Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（影像物理系，德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Center for Secure Artificial Intelligence for Healthcare (SAFE), McWilliams School of Biomedical Informatics, UTHealth Houston（安全人工智能用于医疗保健中心（SAFE），麦威廉斯生物医学信息学学院，UTHealth休斯顿） ； Female Medicine in Machine Learning, Massachusetts Institute of Technology（机器学习中的女性医学，麻省理工学院） ； Department of Computer Science, Salim Habib University（计算机科学系，Salim Habib大学） ； School of Computer Science and Digital Technologies, Aston Centre for Artificial Intelligence Research and Application, Aston University（计算机科学与数字技术学院，阿斯顿人工智能研究与应用中心，阿斯顿大学） ； Division of Computing Science and Mathematics, University of Stirling（计算科学与数学系，斯特灵大学） ； School of Medicine and Health Sciences, George Washington University（医学与健康科学学院，乔治·华盛顿大学） ； Sheikh Zayed Institute for Pediatric Surgical Innovation, Children’s National Hospital（谢赫扎耶德儿童外科创新研究所，儿童医院） ； Department of Thoracic/Head and Neck Medical Oncology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（胸腔/头颈医学肿瘤科，德克萨斯大学MD安德森癌症中心）
专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文探讨了基础模型在生物医学影像中的应用，提出REAL-FM框架以评估模型的实际临床价值，指出基础模型在因果推理和安全性方面存在不足，强调需要协调的专业AI系统。
Comments 9 figures and 3 tables
Journal ref Nature Biomedical Engineering 10, 1557-1575 (2026)
A Four-Axis Trustworthiness Benchmark for LLM-as-Judge in Principle-Based Regulation
面向基于原则的监管的LLM作为评判者的四轴可信度基准
专题命中 安全评测 ：分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY；trustworthy(comments)
AI总结 本文提出面向基于原则监管的LLM评判者的四轴可信度基准，发布Principle-Bench并引入Ceca评估器，发现无方法在所有四轴占优，部署级LLM评判者需报告对抗性欺骗与事后校准等指标。
Comments 7 pages, 3 figures. Accepted at the KDD 2026 Workshop on Secure and Trustworthy Large Language Models (SeT-LLM), poster
AgentRewind: Recoverable Execution for Long-Horizon LLM Agents
AgentRewind：面向长 horizon LLM 智能体的可恢复执行框架
专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 AgentRewind 是面向长周期 LLM 智能体的运行时恢复框架，通过记录检查点支持状态回退，结合自建基准 MettleBench 实验，可提升智能体任务成功率与清单进度。
Comments 19 pages, 5 figures
Polaris : Multi Agentic System for Conversational Enterprise Analytics
Polaris：用于对话式企业分析的多智能体系统
专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出名为Polaris的多智能体框架，通过动态任务协调（DTC）层与ReAct风格智能体结合，实现对话式企业分析，在结构化企业数据集上验证了其高语义保真度与答案相关性，为大规模可信端到端商业智能提供了新方案。
Can Language Models Understand mmWave Data? Benchmarking Large Language Models for mmWave Radar-Based Human Understanding
语言模型能否理解毫米波数据？基于毫米波雷达的人类理解任务对大语言模型进行基准测试
机构 * DGIST（大邱庆北科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； InnoCORE LLM
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对毫米波数据与大语言模型融合的研究空白，构建首个毫米波人类感知基准mmWave-QA，评估LLMs在该任务上的零样本推理潜力与视觉退化下的鲁棒性，为相关研究奠定基础。
Comments Accepted to CVPR 2026 Findings
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026
Content Based Video Narration of Gameplay with Vision Language Models
基于内容的游戏玩法视频旁白：利用视觉语言模型
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出一种基于内容的游戏玩法视频旁白系统，利用视觉语言模型等技术生成电竞风格解说，无需游戏专用工具，支持本地化语音，还发布了可复现基线。
Comments https://mathewvarghese.space/ai-powered-game-commentary-auto-narrating-gameplay-videos-with-gpt-4o/
LUNAR: Benchmarking Personalized Large Language Models on UNiversal User BehAvioR Logs
LUNAR：基于通用用户行为日志的个性化大语言模型基准测试
机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究推出首个基于衣食住行等通用领域用户行为日志的LUNAR基准，经实验揭示LLM个性化的关键影响因素，为个性化LLM的发展指明了方向。
NEURON: A Neuro-symbolic System for Grounded Clinical Explainability
NEURON：一种面向临床可解释性的神经符号系统
机构 * University of North Texas（北卡罗来纳大学达顿分校） ； Texas Tech University Health Sciences Center（德克萨斯农工大学健康科学中心）
专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 NEURON结合医学本体和机器学习模型，提升预测可靠性与临床可解释性，通过RAG层生成自然语言解释，在MIMIC-IV数据集上提升AUC至0.84-0.88。
On the Robustness of Temporal Vision-Language Models for Surgical Endoscopy Videos
手术内窥镜视频的时间视觉语言模型的鲁棒性研究
机构 * Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University Hospitals Birmingham（伯明翰大学医院） ； Khalifa University（哈利法大学） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心）
专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)
AI总结 该研究针对手术内窥镜视频的时间视觉语言模型，构建Endo-C6基准测试其鲁棒性，提出RobustEndoCLIP，可提升模型在内窥镜损坏下的性能与鲁棒性。
Comments Accepted to MICCAI 2026
Beyond Simplification: DFT-GEN for Fidelity-Preserving Visual Accessibility in Dyslexia-Friendly Educational Texts
超越简化：用于阅读障碍友好型教育文本中保真视觉可访问性的DFT-GEN
专题命中 安全评测 ：safety(abstract)
AI总结 本研究针对阅读障碍人群的教育文本，提出DFT-GEN框架，通过专属可访问性层兼顾信息保真与视觉可访问性，在双语考试条目上取得显著效果。
Comments Preprint. Code available at https://github.com/MorrisYUJQ/DFT-GEN
A Temporal Barrier Framework for Collision Avoidance in Multi-Agent Autonomous Aerial Vehicles
用于多智能体自主飞行器避障的时间屏障框架
专题命中 安全评测 ：safety(abstract)
AI总结 该研究针对多自主飞行器避障问题，提出对抗性碰撞时间嵌入控制屏障函数的aTTC-CBF方法，经仿真验证其在提升航路点推进速度的同时降低了碰撞率。
