大模型对齐与安全

Think Before You Code: Dual Reasoning for the NLSafety-Utility Trade-Off in LLM Code Generation

结构化安全审计：在LLM生成代码的正确性与内容安全之间平衡

Honghao Tan, Haibo Wang, Shin Hwei Tan

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出NLSafety-Utility Duality Score和Dual Reasoning，通过结构化安全审计和任务导向的代码审查，提升LLM生成代码的安全性和正确性，实验显示其在多个模型上显著提升SUDS评分。

Comments 13 pages. Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). Artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.19245736

MEmilio -- A high performance Modular EpideMIcs simuLatIOn software for multi-scale and comparative simulations of infectious disease dynamics

MEmilio -- 高性能模块化流行病模拟软件用于多尺度和比较模拟的传染病动态

Julia Bicker, Carlotta Gerstein, David Kerkmann, Sascha Korf, René Schmieding, Anna Wendler, Henrik Zunker, Daniel Abele, Maximilian Betz, Khoa Nguyen, Lena Plötzke, Kilian Volmer, Agatha Schmidt, Nils Waßmuth, Patrick Lenz, Daniel Richter, Hannah Tritzschak, Ralf Hannemann-Tamas, Julian Litz, Paul Johannssen, Marielena Borges, Annika Jungklaus, Manuel Heger, Annalena Lange, Elisabeth Kluth, Kathrin Rack, Vincent Wieland, Jonas Arruda, Sebastian Binder, Margrit Klitz, Martin Siggel, Manuel Dahmen, Achim Basermann, Michael Meyer-Hermann, Jan Hasenauer, Martin J. Kühn

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 MEmilio 是一个高性能模块化流行病模拟软件，通过统一架构整合多种流行病学模型，提升传染病动态模拟的效率与准确性。

Comments 47 pages, 6 figures

Can Large Language Models Resolve Real Java Merge Conflicts? An Evaluation with a Calibrated LLM-as-Judge

大语言模型能否解决真实的Java合并冲突？一项使用校准后的LLM作为评判者的评估

Bowen Shen

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该研究针对真实Java合并冲突，构建仅用推理信号的LLM求解器，经校准的LLM评判者评估发现，其解决冲突的覆盖和匹配开发者方案的表现优于传统工具AutoMerge，但结构正确性仍需确定性检查保障。

AgentS4D: Benchmarking Runtime Risks across the Execution Lifecycle of LLM-Based Workspace Agents

AgentS4D：基于大语言模型的工作空间智能体执行生命周期内运行时风险基准

Jiajun Zhou, Zhaoxuan Ke, Jihang Ye, Xuanze Chen, Shanqing Yu, Qi Xuan

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究推出AgentS4D基准，评估20种智能体配置在328个风险案例中的表现，发现任务完成不代表安全，需跨风险条件完整评估智能体配置。

Learning from Compressed CT: Feature Attention Style Transfer and Structured Factorized Projections for Resource-Efficient Medical Image Analysis

从压缩CT学习：用于资源高效医学图像分析的特征注意力风格迁移和结构化因子化投影

Shadid Yousuf, S. M. Mahbubur Rahman, Mohammed Imamul Hassan Bhuiyan

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（电气电子工程系，孟加拉工程与技术大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出FAST和SFP方法，通过压缩CT体积进行胸腔异常检测，实现低资源部署和高效数据传输，实验表明CT-Lite在压缩输入下达到接近未压缩基线的AUROC性能。

StateScribe: Towards Accessible Change Awareness Across Real-World Revisits

StateScribe: 向现实世界重访中的可访问性变化意识迈进

Ruei-Che Chang, Xirui Jiang, Rosiana Natalie, Hao Chen, Vlad Roznyatovskiy, Jianzhong Zhang, Kang G. Shin, Ke Sun, Anhong Guo

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 StateScribe通过双层记忆架构实现跨重访的现实变化感知，提高盲人和低视力用户对环境变化的认知能力，准确率达83.1%。

PoseMaster: A Unified 3D Native Framework for Stylized Pose Generation

PoseMaster: 一个统一的3D原生框架用于风格化姿态生成

Hongyu Yan, Kunming Luo, Weiyu Li, Kaiyi Zhang, Yixun Liang, Jingwei Huang, Chunchao Guo, Ping Tan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文脉） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出PoseMaster框架，通过统一姿态风格化与3D生成，提升3D姿态风格化的精度和多样性，采用3D骨架直接指导生成，增强模型在姿态风格化中的表现。

Comments Accepted by CVPR 2026, Code: https://github.com/hanryyan/PoseMaster

GraphQAG: A Knowledge-Graph-Guided Visual Analytics Framework for Question-Answer Pairs Generation

GraphQAG：一种用于问答对生成的知识图谱引导型可视分析框架

Yize Li, Ruiqi Yu, Tianya Pan, Ningxin Li, Songyue Li, Xiangyang Wu, Jinchang Li, Zhiguang Zhou

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该研究针对长文档知识碎片化的问题，提出GraphQAG知识图谱引导型可视分析框架，经评估可帮助用户优化问答对集合，提升问答对的全面性与可信度。

ExplainBench: Evaluating Code Explanations from Agents

ExplainBench：评估智能体生成的代码解释

Zhiyuan Pan, Sungmin Kang, Imam Nur Bani Yusuf, Abhik Roychoudhury

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该研究针对智能体代码解释缺乏评估基准的问题，提出ExplainBench基准，实验发现其对智能体的排名与SWE-bench Verified不同，还实现了解释审核智能体，可提升智能体解释的可信度。

Comments ASE 2026

Agentic Relationship Harm: Benchmarking and Gating Relational Manipulation in AI Agents

代理关系伤害：AI代理中关系操纵的基准测试与门控

Pei-Sze Tan, Tasuku Igarashi, Isao Echizen

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 针对AI代理可能造成的关系操纵风险，提出了一个110提示的基准测试、关系特定标注框架和轻量级后生成策略门控，以评估和缓解代理关系伤害。

Comments 13 pages, 3 figures

Hypothesis-Driven Shelf Generation for Personalised Recommendation

用于个性化推荐的假设驱动型货架生成

Aleksandr V. Petrov, Tarun Chillara, Matthew D. Moellman, Lucas de Haas, Yabai Song, Alina Susoykina, Melissa Crawford, Gabriel Negash, Erik Franco, Tasnim Rahman, Binal Jhaveri, Shubham Bansal, Hugues Bouchard, Roberto Mirizzi, Mounia Lalmas, Aloïs Gruson

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对个性化推荐中货架生成问题，提出内容假设驱动型系统，含假设生成等四个阶段，解耦货架规划与目录填充，支持独立优化，经生产管道结合多种操作，通过离线和在线评估，该系统能扩展个性化推荐供应，效果有竞争力。

Comments Accepted at ACM RecSys '26 (Industry Track)

LLM-as-a-Judge for Evaluating System Responses in Conversational Music Recommendation

大语言模型作为评估对话式音乐推荐系统响应的评判器

Seungheon Doh, Bruno Sguerra, Sergio Oramas, Elena V. Epure, Juhan Nam

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究对话式音乐推荐系统中用大语言模型评估系统响应的可靠性，通过抽取会话、用四个指令微调的大语言模型生成候选响应，收集领域专家评分并分析，发现其与人工评估适度正相关且优于基线，还分析了性能随模型规模等的变化。

Comments Accepted for publication at the 20th ACM Conference on Recommender Systems (ACM-RecSys 2026)

Agentic AI in medicine: architectures, applications, evaluation, and challenges for clinical translation

医学中的智能体人工智能：临床转化的架构、应用、评估及挑战

Zheng Tong, Yang Liu, Wanshu Fan, Jing Qin, Zhongbin Han, Haifan Gong, Congyu Liao, Xiaofeng Liu, Cong Wang

机构 * School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院） ； Affiliated Zhongshan Hospital of Dalian University（大连大学附属中山医院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究探讨医学中智能体人工智能的架构、应用等，通过范围审查筛选相关研究，指出其范围未定论且评估与临床需求不符，证据基础有限，临床转化需更清晰定义、可重复评估等。

Comments Review article, 6 figures, 2 tables. 42 pages

Sense it with your eyes: Sensation Generation and Understanding for Advertisements

用眼睛感知：广告的感官生成与理解

Aysan Aghazadeh, Sina Malakouti, Adriana Kovashka

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究广告视觉唤起感官问题，引入感官广告数据集和分类任务，提出SenseScore评估指标，介绍感官广告生成任务及SAGA多智能体框架，为感官感知视觉说服奠定基础。

MEDit-Bench: A Dataset for Evaluating Message-Driven Narrative Video Editing

MEDit-Bench：一个用于评估消息驱动叙事视频编辑的数据集

Katsuya Ogata, Zongshang Pang, Mayu Otani, Yuta Nakashima

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； CyberAgent, Inc.（株式会社CyberAgent） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究消息驱动的视频编辑问题，提出MEDit-Bench数据集及基准，通过多消息与编辑配对展示消息对编辑的影响，定义评估协议，标注消息属性，实验表明模型虽在宽松阈值下接近人类，但严格标准下仍落后，人类编辑更优。

SONG: A Photorealistic 3D Gaussian Simulation Platform for Benchmarking Social Navigation

SONG：用于基准测试社会导航的逼真3D高斯模拟平台

Weiqi Huang, Dianyi Yang, Jiaxin Li, Shuangyi Dong, Hao Xu, Zan Wang, Wei Liang

机构 * School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究针对社会导航模拟平台不足的问题，介绍了基于3D高斯点云渲染的SONG平台，利用其进行场景和化身表示等，还策划了SONG-Bench及评估套件，通过评估发现相关问题，证明微调数据可提高现实环境成功率，为研究提供测试平台。

HiEviDR-Bench: A Benchmark for Hierarchical Evidence Aggregation in Deep Research

HiEviDR-Bench：深度研究中分层证据聚合的基准测试

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Sen Mei, Bangrui Xu, Xuanhe Zhou, Chi Chen, Maosong Sun

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对深度研究中证据聚合评估不足问题，HiEviDR-Bench构建基准测试，涵盖多领域多模态设置，用证据图表示实例，开发评估框架及机制。含2000个问题，实验显示多模型虽报告质量好，但在引用准确性等方面欠佳，瓶颈在证据识别和中间主张构建。

Comments Code and data are available at https://ai9stars.github.io/HiEviDR-Bench.github.io

AVE-Compass: Towards Holistic Evaluation for Audio-Video Editing Abilities

AVE-Compass：迈向音频-视频编辑能力的整体评估

Yuqing Wen, Yukai Huang, Qianqian Xie, Jiangtao Wu, Yibin Lin, Yikai Gu, Jialu Chen, Yuanxing Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； 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 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对现有视频编辑基准未充分考虑视听耦合问题，提出AVE-Compass基准及AVE-Agent框架，通过多种评估方式评估编辑能力，能分解复杂指令迭代改进结果，提升了跨模态编辑等方面表现及感知质量。

Macroscopic wall pressure and microscopic contact load in crowds without egress: social-group cohesion and boundary buffering

无出口人群中的宏观壁面压力和微观接触载荷：社会群体凝聚力和边界缓冲

Bo-Shiun Shen, Son-Hsien Chen

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究无出口人群中机械危险，通过弹性重定向模型和社会力模型及其耦合动力学，用社会群体凝聚力等量化风险，揭示耦合动力学产生的壁面压力/接触载荷权衡及相边界，为高密度场所人群风险缓解和安全规划提供指导。

Comments 16 pages, 8 figures

Nautilus: From One Prompt to Plug-and-Play Robot Learning

Nautilus：从一个提示到即插即用的机器人学习

Yufeng Jin, Jianfei Guo, Xiaogang Jia, Yu Deng, Zechu Li, Han Liu, Weiran Liao, Vignesh Prasad, Mathias Franzius, Gerhard Neumann, Georgia Chalvatzaki

机构 * TU Darmstadt（图宾根大学） ； KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI（弗劳恩霍夫研究所） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 Nautilus通过单个提示生成可复现、评估、微调和部署的机器人学习工作流程，提供即插即用的代理技能集和统一接口，减少跨家族验证的工程负担。

Infrared Imaging Empowered by Artificial Intelligence for Pediatric Skeletal Triage: A Narrative Review and Future Perspectives

人工智能助力的儿科骨骼分类红外成像：综述与未来展望

Sajad Amiri, Pardis Afshar, Elham Anjomshoa

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 该研究旨在构建结合广谱红外成像与深度学习的混合框架用于儿科骨骼分类。回顾相关光谱窗口及采集方式，总结图像转换和特征匹配算法。指出儿科解剖利于红外穿透，集成多光谱红外+人工智能成像是无辐射补充，但面临多方面障碍。

Comments 20 pages, 4 figures

Towards Dual-Brain Minimal Sufficient Representation for Vision-Language Navigation

迈向视觉语言导航的双脑最小充分表示

Yihao Wu, Chenyi Xu, Liqi Yan, Chenhuan Cai, Geyong Min, Bin Lin, Fangli Guan, Jianhui Zhang, Pan Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对视觉语言导航中存在的问题，提出BrainNav框架，包含逻辑锚定模型等三个组件，通过将语义意图与空间感知对齐，提升智能体在复杂任务中的表现，在实验中相比之前最优方法有改进，为鲁棒的视觉语言导航提供有效基础。

Child-Oriented AIGC Video Risk Reviewing: A Benchmark and Knowledge-Supported Iterative Reasoning Framework

面向儿童的AIGC视频风险审查：一个基准和知识支持的迭代推理框架

Lewen Mi, Manyi Li, Yuling Sun, Yufan Zhang, Yuxin Shi, Yulong Bian, Xiangxian Li, Juan Liu

机构 * Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究面向儿童的AIGC视频审查问题，构建CAVSR基准和分层风险分类法，提出结合多智能体协作与知识经验的QVRS-E框架，实验证明该方法能增强儿童相关风险审查，产生更可靠报告。

MAGS-SLAM: Monocular Multi-Agent Gaussian Splatting SLAM for Geometrically and Photometrically Consistent Reconstruction

MAGS-SLAM：单目多智能体高斯点云SLAM用于几何和光度一致的重建

Zhihao Cao, Qi Shao, Shuhao Zhai, Jing Zhang, Anh Nguyen, Hesheng Wang, Baoru Huang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； University of Macau（澳门大学） ； University of Ottawa（多伦多大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 MAGS-SLAM通过单目视觉实现多智能体高斯点云SLAM，无需RGB-D传感器即可完成几何和光度一致的场景重建，实验表明其跟踪精度和渲染质量可与现有RGB-D方法媲美。

Explainable quantum regression algorithm with encoded data structure

可解释的量子回归算法与编码数据结构

C. -C. Joseph Wang, F. Perkkola, I. Salmenperä, A. Meijer-van de Griend, J. K. Nurminen

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出首个可解释的量子回归算法，通过量子态编码经典数据表并直接关联变分参数与回归系数，提升模型可解释性并降低优化成本，同时利用编码数据结构减少门操作复杂度。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2307.03334

Evaluating the resolution of AI-based accelerated MR reconstruction using a deep learning-based model observer

评估基于人工智能的加速磁共振成像重建的分辨率使用基于深度学习的模型观察者

Zitong Yu, Rongping Zeng, Frank Samuelson, Prabhat Kc

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出基于深度学习的模型观察者（DLMO）评估不同加速因子下的多线圈灵敏度编码平行MRI系统，发现U-Net在PSNR和SSIM上优于传统rSOS方法，但任务评估显示其性能不如全采样重建。

Improving Adversarial Robustness of Zero-Shot CLIP with Confidence-Aware Weighting

通过置信感知加权提高零样本CLIP的对抗鲁棒性

Nikoo Naghavian, Mostafa Tavassolipour

机构 * School of ECE, College of Engineering University of Tehran（电子工程学院，工程学院，伊朗塔里哈大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究如何提高零样本CLIP的对抗鲁棒性，提出置信感知加权方法，该方法含置信感知损失和特征对齐正则化两个关键组件，实验证明其在强对抗攻击下优于现有方法且内存效率更高。

Comments Preprint

HarnessLLM: Rust Verification Harness Generation with Large Language Models

HarnessLLM：使用大语言模型生成Rust验证框架

Minghua Wang, Yuwei Liu, Lin Huang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究针对Rust代码内存安全验证开发验证框架难的问题，提出HarnessLLM自动化工作流程，利用大语言模型从测试套件生成框架，经实验评估效果良好，能检测内存安全漏洞，是首个用大语言模型为Rust项目内存安全验证生成框架的工作。

Vibe Coding in Software Development: A Multivocal Literature Review

软件开发中的氛围编码：多视角文献综述

Shahbaz Siddeeq, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Mika Saari, Jussi Rasku, Pekka Abrahamsson

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 该研究对2022年至2025年10月的文献进行多视角综述，探讨软件开发中氛围编码实践。通过分析47篇文献发现其是迭代流程，开发者工作转变，短期生产力有提升，不同应用场景证据强弱有别，此为整合两类文献的首次综述并提出未来研究方向。

OpenNavMap: Multi-Session Appearance-Based Topometric Mapping for Scalable Visual Navigation

OpenNavMap: 无需结构的拓扑制图通过大规模协作定位

Jianhao Jiao, Changkun Liu, Jingwen Yu, Boyi Liu, Qianyi Zhang, Yue Wang, Dimitrios Kanoulas

机构 * Robot Perception and Learning Lab, Intelligent Robotics, Department of Computer Science, University College London（机器人感知与学习实验室，智能机器人，计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） ； Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University（机器人与自动信息系统研究所，南开大学） ； College of control science and engineering, Zhejiang University（控制科学与工程学院，浙江大学） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（人工智能中心，计算机科学系，伦敦大学学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 OpenNavMap通过大规模协作定位实现无需结构的拓扑制图，利用3D几何模型进行按需重建，实现高精度的子图对齐和全局一致性。

Comments 21 pages, 20 figures, https://rpl-cs-ucl.github.io/OpenNavMap_page/