大模型对齐与安全

Attention Consistent Longitudinal Medical Visual Question Answering Guided by Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的注意力一致纵向医学视觉问答

Jialin Wu, Qianru Zhang, Georges El Fakhri, Xiaofeng Liu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Yale Biomedical Imaging Institute（耶鲁大学生物医学成像研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种注意力引导的编码器-解码器框架，通过轻量级配准和自适应掩码生成，结合辅助损失函数，实现胸部X光片的纵向医学视觉问答，在Medical-Diff-VQA基准上取得优异性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 Workshop PHAROS-AIF-MIH

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 6448-6458

SS-TPT: Stability and Suitability-Guided Test-Time Prompt Tuning for Adversarially Robust Vision-Language Models

SS-TPT：面向对抗鲁棒视觉语言模型的稳定性和适用性引导的测试时提示微调

Sunoh Kim, Daeho Um

机构 * Dankook University, Yongin, South Korea（首尔大学，韩国永兴） ； University of Seoul, Seoul, South Korea（首尔大学，韩国首尔） 纠错

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

AI总结 提出SS-TPT方法，通过稳定性与适用性分数评估增强视图质量，引导测试时提示微调，在保持高吞吐量的同时显著提升对抗鲁棒性。

Comments Accepted in ICML2026

Evidence-Based Intelligent Diagnostic and Therapeutic Visualization System with Large Language Models: Multi-Turn Interaction and Multimodal Treatment Plan Generation

基于证据的智能诊断与治疗可视化系统与大语言模型：多轮交互与多模态治疗方案生成

Yunhan Wang, Yuda Wang, Zhiying Tu, Mingqiang Song, Li Song, Kun Li, Dianhui Chu, Bolin Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）） ； Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute（哈尔滨工业大学（威海）青岛研究院） ； Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems（山东省数字服务计算技术与系统重点实验室） ； Weihai Municipal Hospital（威海市人民医院） ； Shanghai Taizhu Technology Co., Ltd（上海泰山技术有限公司） ； Tianjin Zhifu Qihuang Medical Technology Co., Ltd（天津中孚启黄医疗技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出知识增强的可视化诊断系统，通过知识图谱约束、信息增益驱动提问和多模态治疗呈现，提升中医辨证透明度和治疗可解释性。

Comments 29 pages, 9 figures, 5 tables, including supporting information

Elmes*: Automated Construction of Fine-Grained Evaluation Rubrics for Large Language Models in Long-Tail Educational Scenarios

Elmes*：面向长尾教育场景的大语言模型细粒度评估量规自动构建

Tao Liu, Ye Lu, Ruohua Zhang, Siyu Song, Wentao Liu, Aimin Zhou, Hao Hao

机构 * Shanghai Institute of AI for Education, East China Normal University（上海人工智能教育研究院，东华师范大学） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University（计算机科学与技术学院，东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出Elmes*框架，自动构建细粒度场景特定量规，用于评估大语言模型在教育场景中的多维教学能力，构建Edu-330基准并揭示模型差异。

LLM as a Meta-Judge: Synthetic Data for NLP Evaluation Metric Validation

LLM作为元评判者：用于NLP评估指标验证的合成数据

Lukáš Eigler, Jindřich Libovický, David Hurych

机构 * Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（数学与物理系，查尔斯大学） 纠错

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

AI总结 提出LLM作为元评判者框架，通过控制语义退化生成合成数据替代人工判断，验证NLG评估指标，在多语言问答中元相关性超过0.9。

Comments 16 pages, 1 figure, 14 tables

A Komi-Yazva--Russian Parallel Corpus and Evaluation Protocol for Zero- and Few-Shot LLM Translation

科米-亚兹瓦语-俄语平行语料库及零样本和少样本LLM翻译评估协议

Petr Parshakov

机构 * HSE University, Perm, Russia（俄罗斯彼尔姆国立经济大学） ； School of Management SKOLKOVO, Moscow, Russia（莫斯科SKOLKOVO管理学院） 纠错

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

AI总结 构建首个科米-亚兹瓦语-俄语平行语料库，并提出显式评估协议，研究大语言模型在极度低资源濒危语言翻译中的零样本和检索增强少样本性能。

Comments 18 pages, 6 tables, 3 figures

Conformal Risk Sharing: Certified Cost Allocation with Participation Guarantees

共形风险分担：具有参与保证的认证成本分配

Ieva Kazlauskaite

机构 * Ieva Kazlauskaite（伊娃·卡祖利特） 纠错

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

AI总结 提出共形风险分担方法，通过可解释的分担策略与分裂共形校准相结合，从有限数据中无分布假设地分配罕见事件的财务影响，为每个参与者提供义务上限并验证无人受损。

CLEAR: Cognition and Latent Evaluation for Adaptive Routing in End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：端到端自动驾驶中的认知与潜在评估自适应路由

Yining Xing, Zehong Ke, Zhiyuan Liu, Yanbo Jiang, Wenhao Yu, Jianqiang Wang

机构 * Qwen 3.5 0.8B 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CLEAR框架，通过单步条件漂移替代扩散模型的多步去噪，结合视觉编码器Drive-JEPA和微调Qwen 3.5 0.8B进行语义推理，实现高效多模态规划，在NAVSIM v1上达到93.7 PDMS。

DisasterBench: A Multimodal Benchmark for UAV-Based Disaster Response in Complex Environments

DisasterBench: 复杂环境中基于无人机灾害响应的多模态基准

Tan Zhang, Quanyou Li, Lu Zhang, Jun Liu, Xiaofeng Zhu, Ping Hu

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出DisasterBench多模态基准，涵盖14种灾害场景和9个响应任务，并设计轻量级模型DisasterVL通过三阶段优化在边缘设备上实现高效推理。

Evaluating Agentic Configuration Repair for Computer Networks

评估计算机网络中的代理配置修复

Rufat Asadli, Benjamin Hoffman, Ioannis Protogeros, Laurent Vanbever

机构 * Department of Information Technology（信息科技系） ； Electrical Engineering, ETH Zurich（电子工程，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过结合形式化网络验证和上下文检索工具，评估了开源和闭源大语言模型在代理架构下的配置修复能力，发现代理架构在修复效果和安全性上分别平均提升12%和17%。

$p$-adic Bi-Filtrations for Topological Machine Learning on Genomic Sequences

$p$-adic 双过滤用于基因组序列的拓扑机器学习

Tirtharaj Dash, Gunja Sachdeva

机构 * Department of CS & IS, BITS Pilani, K K Birla Goa Campus（计算机科学与信息系统系，比斯潘大学，KK Birla Goa校区） ； Department of Mathematics, BITS Pilani, K K Birla Goa Campus（数学系，比斯潘大学，KK Birla Goa校区） 纠错

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

AI总结 提出 pVR 框架，结合 $p$-adic 数与拓扑数据分析，通过双过滤 Vietoris-Rips 复形提取基因组序列拓扑特征，在低样本数据集上优于基线方法。

Comments 12 pages, 5 figures, 8 tables

Seeing Time: Benchmarking Chronological Reasoning and Shortcut Biases in Vision-Language Models

Seeing Time: 视觉-语言模型中的时间顺序推理与捷径偏差基准测试

Haoyu Zhou, Qing Qing, Caichong Li, Qixin Zhang, Yongcheng Jing, Ziqi Xu, Juncheng Hu, Xikun Zhang, Renqiang Luo

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一个新基准，通过三个专门数据集评估视觉-语言模型在图像内和跨图像的时间顺序推理能力，并揭示模型常利用颜色等表面线索而非真正时间特征。

QueryAgent-R1: Bridging Query Generation and Product Retrieval for E-Commerce Query Recommendation

QueryAgent-R1：连接查询生成与商品检索的电商查询推荐

Dike Sun, Zheng Zou, Jingtong Zang, Qi Sun, Huaipeng Zhaoand Tao Luo, Xiaoyi Zeng

机构 * Alibaba International Digital Commercial Group（阿里巴巴国际数字商业集团） 纠错

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

AI总结 提出QueryAgent-R1框架，通过记忆增强和检索链优化，将查询生成与实际库存检索对齐，以提升电商搜索中查询推荐的产品转化率。

What's in a Name? Morphological Shortcuts by LLMs in Pharmacology

名字里有什么？LLM在药理学中的形态捷径

Kaijie Mo, Thomas Yang, Chantal Shaib, Qing Yao, William Rudman, Ramez Kouzy, Kanishka Misra, Byron C. Wallace, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Northeastern University（东北大学） ； MD Anderson Cancer Center（MD安德森癌症中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究LLM在药理学中依赖词缀线索进行推理的形态捷径行为，通过虚构药物名称实验和归因框架揭示其机制及安全风险。

Comments 22 pages

LEVANTE-bench: Multi-Scale Comparison of VLMs to Children Using Cognitive Tasks (or, "Is Your VLM Smarter Than a 5th Grader?")

LEVANTE-bench: 使用认知任务对VLM与儿童进行多尺度比较（或者，“你的VLM比五年级学生聪明吗？”）

Alvin Wei Ming Tan, David Cardinal, Tania Lorido-Botran, Laura Bravo-Sanchez, Sunny Yu, Michael C. Frank

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LEVANTE-bench基准，基于儿童认知任务数据，从多个尺度系统评估视觉语言模型与5-12岁儿童在六项任务上的对齐程度，发现模型与人类认知仅部分对齐。

MUSE: Benchmarking Manufacturable, Functional, and Assemblable Text-to-CAD Generation

MUSE: 面向可制造、功能性和可装配的文本到CAD生成的基准测试

Xiaoyu Dong, Zhi Li, Xiao-Ming Wu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Curvature Flow Co., Limited（曲率流有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MUSE基准，通过三阶段评估协议（代码检查、几何检查、设计意图对齐）和基于规则的语言模型评判，衡量文本到CAD生成模型在功能、制造和装配方面的实际设计质量。

Comments 26 pages

A Generative Approach for Semantic Auditing of Electronic Health Records

电子健康记录语义审计的生成式方法

Irena Girshovitz, Atai Ambus, Moni Shahar, Ran Gilad-Bachrach

机构 * School of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Tel Aviv University（特拉维夫大学生物医学工程学院，工程学院） ； AI and Data Science Center of Tel Aviv University (TAD)（特拉维夫大学人工智能与数据科学中心（TAD）） ； Safra Center for Bioinformatics, Tel Aviv University（特拉维夫大学萨弗拉生物信息学中心） 纠错

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的生成式方法，通过语义数据覆盖和检索增强生成架构自动检测电子健康记录与流行病学证据之间的不一致性，实现可扩展的语义审计。

Comments 23 pages, 5 figures (+ appendix)

Evaluating the Utility of Personal Health Records in Personalized Health AI

评估个人健康记录在个性化健康AI中的效用

Rory Sayres, Kejia Chen, Ayush Jain, Matthew Thompson, Jonathan Richina, Xiang Yin, Jimmy Hu, Fan Zhang, Bob Lou, Mike Sanchez, Ines Mezerreg, Meredith Schreier, Hamsa Subramaniam, I-Ching Lee, Yugang Jia, Daniel Mcduff, Yossi Matias, Avinatan Hassidim, Dale Webster, Yun Liu, Jackie Barr, Quang Duong

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了利用个人健康记录（PHR）中的临床数据通过大语言模型（LLM）回答用户健康问题的效用，发现提供PHR上下文能显著提高回答的有用性、安全性和个性化水平，并揭示了LLM在理解复杂PHR方面的不足。

Comments 35 pages, 3 figures, 10 tables [bugfix / minor numerical update]

Pitfalls of Evaluating Language Models with Open Benchmarks

使用开放基准评估语言模型的陷阱

Md. Najib Hasan, Md Mahadi Hassan Sibat, Mohammad Fakhruddin Babar, Souvika Sarkar, Monowar Hasan, Santu Karmaker

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

AI总结 本文探讨了使用开放基准评估语言模型时存在的数据泄露风险，并通过构建作弊模型验证了这种风险，指出开放基准可能无法反映实际应用效果，需补充私有或动态生成的基准以维持评估的完整性。

Comments After further review, we found that the core contribution and methodology substantially overlap with previously published work. As a result, the manuscript does not provide a sufficiently distinct or original contribution in its current form. To avoid repetition in the literature and prevent possible confusion for readers, we believe withdrawal is the most appropriate action

IaC Generation with LLMs: An Error Taxonomy and A Study on Configuration Knowledge Injection

利用LLM生成IaC：错误分类法与配置知识注入研究

Roman Nekrasov, Stefano Fossati, Indika Kumara, Damian Andrew Tamburri, Willem-Jan van den Heuvel

机构 * Jheronimus Academy of Data Science（Jheronimus数据科学学院） ； Tilburg University（蒂尔堡大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Sannio（萨诺尼大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了如何通过系统性地注入结构化配置知识来提高LLM生成正确且意图一致的基础设施即代码（IaC）能力，特别是在Terraform中，提出了新的错误分类法，并评估了多种知识注入技术。

Comments Submitted to ACM

Seeing is Believing? Evaluating Vision-Language Model Susceptibility in Agent-to-Agent Multimodal Persuasion

见多识广？评估面向Agent-to-Agent多模态说服的视觉语言模型易受性

Haoyi Qiu, Yilun Zhou, Pranav Narayanan Venkit, Kung-Hsiang Huang, Jiaxin Zhang, Nanyun Peng, Chien-Sheng Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了在多智能体多模态说服场景中，视觉语言模型对多模态内容的易受性，提出了MMPersuade框架和数据集，通过实验揭示了多模态输入在说服中的优势，以及说服对象的领域和格式依赖性，以及心理策略在不同上下文和模型架构下的效果差异。

GeM-NR: Geometry-Aware Multi-View Editing for Nonrigid Scene Changes

GeM-NR：面向非刚性场景变化的几何感知多视角编辑

Josef Bengtson, Yaroslava Lochman, Fredrik Kahl

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出GeM-NR，一种无需训练的快速灵活方法，通过深度图对齐、视角投影和条件细化实现多视角一致的通用非刚性图像编辑，支持几何和外观的显著变化。

Comments Project page: https://gem-nr.github.io/

CADET: A Modular Platform for Evaluating Distributed Cooperative Autonomy in Connected Autonomous Vehicles

CADET：用于评估网联自动驾驶车辆中分布式协作自主性的模块化平台

Pragya Sharma, Brian Wang, Mani Srivastava

机构 * UCLA ； Amazon Scholar（亚马逊学者） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CADET模块化平台，通过解耦自动驾驶堆栈并集成网络与工作负载仿真，系统评估分布式协作自主系统在真实部署条件下的安全性与性能。

Journal ref ICRA 2026

Testing LLM Arithmetic Reasoning Generalization with Automatic Numeric-Remapping Attacks

测试大语言模型算术推理泛化能力：自动数值重映射攻击

Malia Barker, Bishal Lakha, Edoardo Serra, Francesco Gullo

机构 * Department of Computer Science, Boise State University（计算机科学系，博伊州立大学） ； University of L’Aquila（拉奎拉大学） 纠错

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

AI总结 提出自动数值重映射攻击算法，通过保持推理程序的小数值变化测试LLM算术推理鲁棒性，发现GSM8K上准确率下降12-26个百分点，而MAWPS和MultiArith更稳定。

PersistBench: When Should Long-Term Memories Be Forgotten by LLMs?

PersistBench: 大型语言模型何时应忘记长期记忆？

Sidharth Pulipaka, Oliver Chen, Manas Sharma, Taaha S Bajwa, Vyas Raina, Ivaxi Sheth

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出 PersistBench 基准，评估 LLM 长期记忆带来的跨域泄露和记忆诱导的谄媚安全风险，发现主流模型失败率高达 53% 和 97%。

Comments 76 pages, 34 figures, ICML (2026)

Geospatial Foundation Models to Enable Progress on Sustainable Development Goals

地理空间基础模型推动可持续发展目标的进展

Pedram Ghamisi, Weikang Yu, Xiaokang Zhang, Aldino Rizaldy, Jian Wang, Chufeng Zhou, Richard Gloaguen, Gustau Camps-Valls

机构 * Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf（德累斯顿-罗斯托克研究所） ； University of Iceland（冰岛大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Universitat de València（瓦伦西亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SustainFM基准框架，基于17个可持续发展目标评估地理空间基础模型，发现其在多样任务中优于传统方法，并强调需从模型中心转向影响驱动部署，关注能效、泛化性和伦理。

Online Risk-Bounded Motion Planning for Autonomous Vehicles in Dynamic Environments

在线风险受限的自主车辆动态环境中的运动规划

Xin Huang, Sungkweon Hong, Andreas Hofmann, Brian C. Williams

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种在线风险受限的运动规划方法，通过结合意图识别算法和POMDP求解器，生成安全高效的路径规划方案，尤其在无保护左转和变道等复杂环境中表现更优。

Comments Accepted at ICAPS'19. 10 pages, 6 figures, 1 table

AnyAudio-Judge: A Dynamic Rubric-Based Benchmark and Evaluator for Audio Instruction Following

AnyAudio-Judge：基于动态评分标准的音频指令跟随基准与评估器

Haitao Li, Tian Tan, Yuguang Yang, Shan Yang, Xie Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） 纠错

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

AI总结 针对指令引导音频生成中复杂指令解耦困难、评估缺乏可解释性和细粒度属性匹配的问题，提出基于动态评分标准的评估范式，通过自适应分解音频描述为可验证的二元评分项，并构建包含7920个样本的双语基准和105K训练语料，结合SFT与GRPO训练专用评估器，在零样本对齐检测和下游强化学习指令对齐中取得显著提升。

VidMsg: A Benchmark for Implicit Message Inference in Short Videos

VidMsg：短视频中隐含信息推断的基准测试

Issar Tzachor, Michael Green, Rami Ben-Ari

机构 * OriginAI, Israel（OriginAI以色列） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VidMsg基准，通过消息优先构建流程和双向检索任务，评估视频理解模型对短视频中隐含信息的推断能力。

Comments Project page: https://iyttor.github.io/VidMsg

RobotValues: Evaluating Household Robots When Human Values Conflict

RobotValues: 当人类价值观冲突时评估家用机器人

Jongwook Han, Hyeongjin Kim, Yohan Jo

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RobotValues基准，通过10K个价值冲突场景评估家用机器人规划器，发现视觉语言模型存在默认价值偏好且难以覆盖，表明评估需考虑价值冲突下的行动选择。