大模型对齐与安全

RF-Agent: A Practical Framework for Building Language Agents for RFIC Design

RF-Agent：用于构建射频集成电路设计语言代理的实用框架

Yueqi Xing, Houbo He, Jolie Wang, Erin Ni, Shikai Wang, Qiufeng Li, Weidong Cao, Taiyun Chi

机构 * Rice University（莱斯大学） ； The George Washington University（乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在射频电路设计应用受限问题，提出RF-Agent框架，通过教科书驱动知识蒸馏创建数据集及基准，研究监督微调与检索增强生成策略，发现特定领域SFT对中小模型提升大，语义检索的RAG表现最佳，为相关工作提供基础。

Comments Accepted at ICLAD (IEEE International Conference on LLM-Aided Design), 2026

Hazard or Anomaly? Evaluating VLMs for Understanding Dangers and Discrepancies

危险还是异常？评估用于理解危险和差异的视觉语言模型

Murali Indukuri, Mohammad Eskandari, Sree Nitya Kollu, Stephanie Lukin, Cynthia Matuszek

机构 * Interactive Robotics and Language Lab, University of Maryland Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校交互式机器人与语言实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现代安全关键系统中VLM的评估问题，通过明确区分危险和异常，在两个数据集及多种提示策略下评估多个先进VLM，发现其常误判，明确区分能提供更具信息性评估并揭示失败模式。

Comments 8 pages, accepted to RO-MAN 2026

The Economics of Autonomy: Real-Time Risk Indexing for Insurable AI-Driven 6G Systems

自主性经济学：适用于可保险的人工智能驱动的6G系统的实时风险索引

Anthony Kiggundu, Michael Zentarra, Christoph Lipps, Hans D. Schotten

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Germany（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； RPTU University of Kaiserslautern-Landau, Germany（莱茵-威斯伐尔大学科堡分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究6G网络中传统治理框架在风险管理上的不足，提出GIRAF框架，通过机器可读运行时信号得出总风险指数，形式化验证陈旧性权衡，经模拟验证该框架能保持操作完整性并为多利益相关者责任归属等提供精算基线。

Comments Accepted at the IEEE 104th Vehicular Technology Conference - VTC2026-Fall

Calibrated Selective Fact-Checking via Evidence Chain Evaluation

通过证据链评估进行校准的选择性事实核查

Dekun Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型事实核查的可靠性问题，提出证据链评估框架ECE，通过网络搜索等收集证据并返回结构化裁决。在ECE - Bench上有较好表现，虽总体校准指标未超最强基线，但实现了选择性预测权衡，弃权可处理弱证据。

Tumor-anchored deep feature random forests for out-of-distribution detection in lung cancer segmentation

基于肿瘤锚定的深度特征随机森林用于肺癌分割中的分布外检测

Aneesh Rangnekar, Harini Veeraraghavan

机构 * Memorial Sloan Kettering Cancer Center（纪念斯隆凯特林癌症中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RF-Deep框架，利用深度特征提升CT扫描的分布外检测性能，通过少量标注数据改进分割管道的安全性。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. Code available at: https://github.com/aneesh3108/RF-Deep

Tears or Cheers? Benchmarking LLMs via Culturally Elicited Distinct Affective Responses

眼泪还是欢呼？通过文化诱发的差异情感反应基准测试LLMs

Chongyuan Dai, Yaling Shen, Zihan Gao, Jia Li, Yishun Jiang, Yaxiong Wang, Liu Liu, Zongyuan Ge, Jinpeng Hu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CEDAR基准，通过文化诱发的差异情感反应评估LLMs，揭示语言一致性和文化契合度之间的脱节，展示文化根植的情感理解仍是模型的重大挑战。

Comments ACL 2026 SAC Highlight

Pancasila-Dilemmas: Evaluating Large Language Models on Indonesian Human Value Dilemmas Grounded in Pancasila

潘查希拉困境：基于潘查希拉对印度尼西亚人类价值困境的大语言模型评估

Supryadi, Irfan, Julianti, Darren Keanly Martin, Jayvin Fernando, Yuqi Ren, Deyi Xiong

机构 * Universitas Universal（印尼环球大学） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Tianjin University（天津大学） ； School of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究基于印尼新闻构建潘查希拉困境数据集，含1834个按潘查希拉五价值观分类的问题，用于评估大语言模型价值对齐。通过母语人士校对及公民回答，评估50个模型，发现各模型在宗教和团结困境案例中表现差，凸显印尼价值观捕捉差距。

RT-SHCUA: Real-Time Self-Hosted Computer-Use Agent for UAV Control

RT-SHCUA：用于无人机控制的实时自托管计算机使用代理

Di Lu, Bo Zhang, Xiyuan Li, Yongzhi Liao, Xuewen Dong, Yulong Shen, Zhiquan Liu, Jianfeng Ma

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Shaanxi Key Laboratory of Network and System Security（陕西省网络与系统安全重点实验室） ； College of Cyber Security, Jinan University（广州大学网络安全学院） ； School of Cyber Engineering, Shaanxi Key Lab of Network and System Security（陕西省网络与系统安全重点实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对将SHCUA用于无人机控制的结构不匹配问题，提出实时安全导向的重组方法，把SHCUA输出转换为合同约束的无人机技能调用，设计分离架构，原型评估显示RT-SHCUA能保持响应能力并支持相关特性。

SAGA: Synthetic Agentic Graph Architecture for Temporal Benchmark Generation

SAGA：用于时间基准生成的合成智能体图架构

Jiacheng Ding, Xiaofei Zhang

机构 * University of Memphis（密苏里大学） 纠错

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

AI总结 针对时间图基准稀缺问题，SAGA系统通过四阶段管道生成大规模语义丰富的时间图，其架构解耦结构与语义，能实现结构真实性、语义丰富性和自动异常标注，在单个H100 GPU上高效生成大量带受控异常的时间边。

A Large-Scale Measurement of AI Bill of Materials Completeness in Hugging Face Models

对Hugging Face模型中人工智能物料清单完整性的大规模测量

Md Erfan, Ahmed Ryan, Md Rayhanur Rahman

机构 * Department of Computer Science, The University of Alabama（计算机科学系，阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文以Hugging Face模型库为案例，研究人工智能物料清单（AIBOMs）完整性。通过检查大量工件评估AIBOMs在多方面表现，发现其结构覆盖完整，但特定文档完整性有限，部分字段缺失。研究结果推动改进相关实践以促进更完整AIBOMs的生成和采用。

Comments 12 pages

Autonomous VR-Based Risk Detection for Situational Awareness in Dangerous Settings

基于自主虚拟现实的危险环境态势感知风险检测

Mohammad Eskandari, Murali Krishna Varma Indukuri, Stephanie M. Lukin, Cynthia Matuszek

机构 * Interactive Robotics and Language Lab, University of Maryland Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校交互式机器人与语言实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在高风险环境中，提出基于VR的人机交互框架，利用VLM辅助机器人识别潜在危险并标注兴趣点，通过VR界面呈现给操作员，经实验验证该方法能有效支持态势感知，提升交互体验。

Comments 7 Pages, Accepted to RO-MAN 2026

One Modality to Forget Them All: Enhancing Cross-Modal Unlearning in Vision-Language Models

一种模态遗忘一切：增强视觉语言模型中的跨模态遗忘

Sudharshan Balaji, Yili Ren, Guangjing Wang, Yimin Chen, Ning Wang

机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） ； University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型中跨模态遗忘转移问题，通过对三种架构研究发现其不对称不完整。提出CrossInf策略，聚焦关键transformer块遗忘，减少转移差距，提升鲁棒性，经人工评估验证，还用CKA分析浅层遗忘。

Comments 18 pages

Semantic Register Compression in Multi-Agent LLM Cascades

多智能体大语言模型级联中的语义寄存器压缩

Manuele Tele Junior Fernandez

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多智能体大语言模型级联中的语义寄存器压缩现象，用三智能体管道量化压缩，通过五个架构变体分析驱动因素，发现压缩在不同领域强度不同且可泛化，提示级回归可解释大部分方差，对高风险领域安全评估有意义。

Comments 16 pages, 2 figures, 4 tables. Revised version with corrected English-prompt experiments and updated cross-domain and prompt-gradient results

SEC-bench Pro: Can Language Models Solve Long-Horizon Software Security Tasks?

SEC-bench Pro：语言模型能解决长周期软件安全任务吗？

Hwiwon Lee, Jiawei Liu, Dongjun Kim, Wubing Xia, Ziqi Zhang, Chunqiu Steven Xia, Lingming Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SEC-bench Pro基准，通过三阶段流程构建包含V8和SpiderMonkey共183个已验证漏洞的测试集，评估前沿语言模型在长周期漏洞狩猎任务中的表现，发现最高成功率仅48.8%。

Generative Augmentation of Imbalanced Flight Records for Flight Diversion Prediction: A Multi-objective Optimisation Framework

生成性增强不平衡航班记录以预测航班改道：一种多目标优化框架

Karim Aly, Alexei Sharpanskykh, Jacco Hoekstra

机构 * Control and Operations, Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology (TU Delft)（控制与运营，航空航天工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出多目标优化框架，利用生成模型增强历史航班数据，提升航班改道预测的准确性和模型训练效果。

Comments 12 pages, 18 figures. Published in Aerospace Science and Technology

Journal ref Aerospace Science and Technology (2026), 113224

When Direct Prediction Fails: Evidence from LLM-Based Misinformation Risk Evaluation

超越表面判断：LLM生成虚假信息的人类基础风险评估

Zonghuan Xu, Xiang Zheng, Yutao Wu, Xingjun Ma

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM生成虚假信息的风险评估，发现LLM法官在整体评分、项目排序和信号依赖上与人类存在显著差异，且法官间一致性高于人类读者，表明内部一致性不能作为读者反应代理的有效证据。

Comments 9 pages, 1 figure. Substantially revised and reorganized version of arXiv:2604.06820 based on the same study and data; adds stricter participant filtering, held-out prediction analyses, and additional robustness checks

MMGraphRAG: Bridging Vision and Language with Interpretable Multimodal Knowledge Graphs

MMGraphRAG: 通过可解释的多模态知识图谱弥合视觉与语言的鸿沟

Xueyao Wan, Hang Yu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 MMGraphRAG通过引入可解释的多模态知识图谱，解决多模态场景下的实体链接和跨模态推理问题，实现最先进的多模态信息处理性能。

Li-ViP3D++: Query-Gated Deformable Camera-LiDAR Fusion for End-to-End Perception and Trajectory Prediction

Li-ViP3D++：基于查询的可变形相机-激光雷达融合用于端到端感知与轨迹预测

Matej Halinkovic, Nina Masarykova, Alexey Vinel, Marek Galinski

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Slovak University of Technology（斯洛伐克技术大学） ； Halmstad University（哈马比大学） 纠错

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

AI总结 Li-ViP3D++通过引入查询门控可变形融合技术，实现了端到端感知与轨迹预测，提升了自动驾驶系统的鲁棒性和效率。

Comments Published in IEEE Access. The version of record is available at DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3709080

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 102999-103012, 2026

Data-Efficient Curation for Multimodal Reasoning under Fixed Training Protocols

固定训练协议下多模态推理的数据高效整理

Yosub Shin, Michael Buriek, Boris Sobolev, Pavel Bushuyeu, Vikas Kumar, Haoyang Xu, Samuel Watson, Igor Molybog

机构 * University of Hawai'i at M\=anoa, Honolulu, HI, USA 纠错

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

AI总结 研究固定协议微调下多模态推理的数据整理，以NeurIPS 2025 DCVLR挑战为测试平台，分析多种因素对推理准确性的影响，发现对齐源语料库的难度过滤增益最强，为数据受限的多模态推理微调提供经验方法。

DSBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating External and In-Cabin Risks

DSBench：用于评估外部和车内风险的综合基准测试

Xianhui Meng, Yuchen Zhang, Zhijian Huang, Zheng Lu, Ziling Ji, Yandan Lin, Yaoyao Yin, Hongyuan Zhang, Wei Zhou, Guangfeng Jiang, Li Zhang, Long Chen, Hangjun Ye, Jun Liu, Xiaoshuai Hao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； Fudan University（复旦大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型在安全关键场景适用性未充分探索的问题，引入DSBench综合基准测试，涵盖外部与车内风险，分多类别。评估发现模型在复杂情况下降，构建数据集微调可提升性能，推动自动驾驶技术发展，相关资源将公开。

Lost in Transmission: An Information-Theoretic Account of Unsupervised Software Traceability

传输中迷失：无监督软件可追溯性的信息论解释

Daniel Rodriguez-Cardenas, David N. Palacio, Logan Fecko, Kevin Moran, Denys Poshyvanyk

机构 * Microsoft Redmond, WA, USA（微软红mond分部） ； University of Central Florida Orlando, FL, USA（中央佛罗里达大学奥兰多分校） 纠错

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

AI总结 研究无监督软件可追溯性，引入信息论框架TraceXplainer，利用自信息和互信息量化工件信息及对齐，经行业数据集实证分析，揭示信息不平衡与技术约束，建议转向以数据为中心的工程，为从业者提供评估及改进见解。

LLM-Powered Agentic AI for 5G/6G Networks: A Tutorial and Survey on Architectures, Protocols, and Standardization

用于5G/6G网络的基于大语言模型的智能体人工智能：架构、协议和标准化教程与综述

Mazene Ameur, Abdelkader Mekrache, Bouziane Brik, Adlen Ksentini

机构 * EURECOM ； University of Sharjah（谢贾学院） 纠错

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

AI总结 研究5G/6G网络中基于大语言模型的智能体人工智能，通过分为两部分的教程与综述，形式化5G和6G相关平面，涵盖智能体系统基础，映射其能力到控制面等，识别自主电信面临的开放挑战。

Comments 35 pages, 4 figures, Under review

MGDT: MLLM-Guided Diffusion Transformer with Relation-Adaptive Mixture-of-Experts for Multimodal Knowledge Graph Completion

MGDT：具有关系自适应专家混合的MLLM引导扩散变压器用于多模态知识图谱补全

Xu Hou, Meiyu Liang, Wei Huang, Yawen Li, Zhe Xue, Wu Liu, Guanhua Ye, Lei Shi, Kangkang Lu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态知识图谱补全问题，提出MGDT框架，先通过RASR-MoE模块选路径、抑干扰，再用MLLM对齐表示，最后KGDT去噪生成，实验证明该框架在三个基准数据集上性能优于基线。

Comments 8pages, 6 figures

A Transportable Threshold-Based Framework for Interpretable Classification of Medical Data

一种基于阈值的可移植框架用于医学数据的可解释分类

Antony Garcia, Adrian Noriega, Gabrielle Britton, Xinming Huang

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； Centro de Vacunación e Investigación (CEVAXIN)（疫苗接种与研究中心（CEVAXIN）） ； Universidad Tecnológica de Panamá（巴拿马技术大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； The Montreal Neurological Hospital-Institute（蒙特利尔神经学医院研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对医学数据分类中黑箱模型的问题，引入基于统计学的框架，用伯努利朴素贝叶斯模型并结合\(\chi^2\)引导的统计二值化方法，在多数据集上评估，性能与复杂模型相当，还提供可解释规则和校准风险估计。

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

OmniFood-Bench: Evaluating VLMs for Nutrient Reasoning and Personalized Health Advice

OmniFood-Bench：评估用于营养推理和个性化健康建议的视觉语言模型

Qian Jiang, Zhecheng Shi, Jingpu Yang, Zirui Song, Miao Fang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍OmniFood-Bench基准评估用于营养推理和个性化健康建议的VLMs，基于MM-Food-100K数据集，评估其三种能力，实验发现模型在菜品命名与质量估计等方面存在“语义-物理差距”，为公共卫生自主智能体建立可信度标准。

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Crayotter，一个开源多模态多智能体系统，通过三阶段工作流（材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行）实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订，在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis

用于高能物理分析的预训练事件分类模型

Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han, Haichen Wang

机构 * Department of Physics, University of California, Berkeley, CA 94720（加州大学伯克利分校物理系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley CA 94720（伯克利国家实验室物理部） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图神经网络的预训练事件分类模型，通过1.2亿个模拟质子-质子碰撞事件学习通用表示，验证其在不同模拟框架下的泛化能力，并通过微调提升分类性能与效率。

Comments 13 pages, 2 figures

Journal ref JINST 21 (2026) P08006

Self-Evolving Human-Centered Framework for Explainable Depression Symptom Annotation

用于可解释抑郁症症状标注的自我进化以人为中心框架

Hoang-Loc Cao, Van Pham, Truong Thanh Hung Nguyen, Phuc Truong Loc Nguyen, Phuc Ho, Veronica Whitford, Hung Cao

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

AI总结 针对抑郁症标注质量瓶颈，提出结合大语言模型辅助与专家验证的自我进化标注框架，分三阶段运行，采用双记忆架构，能提高标注一致性和可解释性，减少人工修订，还输出多种信息实现可审计性。

Comments Accepted at IEEE International Conference on Omni-Layer Intelligent Systems (COINS) 2026

SCITUS: A Multi-Jurisdictional Framework for Adapting NIST AI RMF to the Canadian Regulatory Context

SCITUS：将美国国家标准与技术研究院人工智能风险管理框架（NIST AI RMF）适配到加拿大监管环境的多辖区框架

Mohammad Etemad

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

AI总结 针对加拿大人工智能监管碎片化问题，提出SCITUS框架，它能将NIST AI RMF 1.0同时适配到加联邦和省级法规，整合多种要素，通过多场景展示适用性，为多辖区合规提供了更优模式及可复制模型。

Comments 74 pages, 1 figure. SCITUS Framework v2.0 (July 2026). Framework documentation: https://scitus.ca/scitus-framework