大模型对齐与安全

Proactive URLLC Adaptation for Connected Vehicles Through ML-Based Channel Prediction

通过基于机器学习的信道预测实现车联网的主动超可靠低延迟通信适配

Andrea Giovannini, Lorenzo Mario Amorosa, Vittorio Todisco, Claudia Campolo, Antonella Molinaro, Su Hongjia, Alessandro Bazzi

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究车联网中利用机器学习技术进行信道质量预测以实现主动URLLC适配，评估DNN和LSTM模型，通过结合SUMO和Sionna-RT的模拟得出基于ML的预测性能优，能增强URLLC服务可靠性和鲁棒性。

Comments Invited paper at the IEEE COINS 2026

GPUSimBench: Towards Scalable and Reliable GPU-Accelerated Simulators in Embodied AI

GPUSimBench：迈向具身人工智能中可扩展且可靠的GPU加速模拟器

Huzhenyu Zhang, Shenghai Yuan, Wenrui Yan, Li Ma, Hengjie Li, Jingcheng Pang, Dmitry Yudin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； MIRAI（未来人工智能研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究具身人工智能中GPU加速模拟器问题，通过GPUSimBench工具，建立物理基础评估、基准测试并行可扩展性，揭示并量化GPU批处理执行的不确定性，确定模拟器堆栈随机经验模式，强调无界扩展对可重复性的影响。

Comments Accepted by IROS 2026

Breaking Déjà Vu: Independent Auditing of Visual Place Recognition through Vision-Language Reasoning

打破似曾相识：通过视觉语言推理对视觉场所识别进行独立审计

Sania Waheed, Michael Milford, Sarvapali D. Ramchurn, Shoaib Ehsan

机构 * School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学电气工程与计算机科学学院） ； School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究针对视觉场所识别中图像匹配阈值在环境变化下不可靠的问题，引入视觉场所识别审计框架，利用视觉语言模型通过联合推理评估检索匹配，经实验验证该方法有效提升召回率并降低误接受率。

Mystra: Declarative Dynamic Taint Analysis via Shadow Virtual Machine

Mystra：通过影子虚拟机进行声明式动态污点分析

Zhuohao Zhang, Junkun Liu, Rui Yang, Yinzhi Cao, Ziyang Li

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究针对解释型语言的动态污点分析问题，核心方法是引入影子虚拟机并设计声明式污点规范语言Mystra，主要贡献是实现工具Shar，在准确性和性能上均有出色表现，如V8实例召回率高且零误报，运行时开销低。

A Comparative Evaluation of Large Vision-Language Models for 2D Object Detection under SOTIF Conditions

大型视觉-语言模型在SOTIF条件下2D目标检测的比较评估

Ji Zhou, Yilin Ding, Yongqi Zhao, Jiachen Xu, Dong Bi, Johannes Betz, Arno Eichberger

机构 * Institute of Automotive Engineering, Graz University of Technology（汽车工程研究所，格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本文评估了大型视觉-语言模型在SOTIF条件下2D目标检测的性能，发现其在复杂场景中召回率显著优于传统方法，但几何精度仍有一定优势。

Comments 8 pages, 11 figures

CoRe: A Comprehensive Framework for Cross-Image Comparative Reasoning in Vision-Language Models

CoRe：视觉语言模型中跨图像比较推理的综合框架

Lin Peng, Cong Wan, Zeyu Guo, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对视觉语言模型跨图像比较推理难题，提出CoRe框架，含自动构建的训练集CoRe-20K、结构化奖励框架TriSR及基准CoRe-Bench，实验显示其在CoRe-Bench上大幅超越现有模型，在标准基准上也有竞争力。

Comments Accepted by ACMMM2026

Cross-Cutting Security Analysis of LLM-Generated Code via Metamorphic Testing and Association Rule Mining

通过变形测试和关联规则挖掘对大语言模型生成代码进行横切安全分析

Zedong Peng, Chenggang Wang, Shangyue Zhu

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究针对LLM生成代码的安全漏洞，提出结合变形测试与关联规则挖掘的框架，定义九个MRs并应用于3700个代码片段，揭示共同违反结构与横切模式，还进行提示级风险分析，发现不安全代码生成具结构化和提示依赖性，推动相关验证与干预。

Comments This work has already been accepted by IEEE 27th International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science

Beyond Test Presence: Assessing the Quality and Robustness of Agent-Generated Tests in Open-Source Projects

超越测试存在：评估开源项目中代理生成测试的质量和稳健性

Preet Jhanglani, Zeel Kaushal Desai, Vidhi Kansara, Eman Abdullah AlOmar

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究开源项目中代理生成测试的质量和稳健性，通过对大量测试工件进行实证比较，用“白盒”静态分析框架评估质量维度，发现代理在边缘情况覆盖率上优于人类，但生成测试更易脆弱，揭示其缺乏编写稳定测试的“环境意识”。

GTASA: Ground Truth Annotations for Spatiotemporal Analysis, Evaluation and Training of Video Models

GTASA：用于视频模型空间时间分析、评估和训练的地面真实标注

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出GTASA，一种包含多主体视频的标注数据集，通过空间关系图和事件级时间映射，验证了其在视频模型训练和评估中的优势。

Leveraging Large Language Models for Trustworthiness Assessment of Web Applications

利用大语言模型评估网络应用的可信度

Oleksandr Yarotskyi, José D'Abruzzo Pereira, João R. Campos

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本文提出利用大语言模型自动评估网络应用的可信度，通过比较不同提示工程技术，提出基于逻辑偏好分数的分层质量模型，实验表明规则提示能提高评估可靠性。

Comments Accepted for publication in the 19th IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST) 2026

GFR-SAM: Training-Free Referring Camouflaged Object Segmentation via Cross-Image Prompting

GFR-SAM：通过跨图像提示实现免训练的指认伪装物体分割

Yilong Yang, Jianxin Tian, Shengchuan Zhang, Liujuan Cao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算重点实验室，教育部，厦门大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究指认伪装物体分割问题，提出GFR-SAM三阶段免训练框架，通过生成候选掩码、过滤背景干扰、细化边界等步骤，在R2C7K基准测试中表现出色，弥合通用模型与特定感知任务差距，凸显SAM3跨图像提示潜力。

DynEval: Holistic Evaluations of T2I Generative Models in the Wild

DynEval：对自然环境下的文本到图像生成模型进行全面评估

Shyam Marjit, Dheeraj Baiju, Anuj Shikarkhane, Akhil Sakthieswaran, Sayak Paul, Anirban Chakraborty

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； Hugging Face（拥抱脸） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对文本到图像生成模型评估难题，提出DynEval动态评估框架，通过构建两个数据集，利用课程学习策略微调评估器，在多基准测试中与人类判断相关性更高，可对多个T2I模型进行细粒度分析。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://vcl-iisc.github.io/dyneval/

Mixture of Cognitive Experts in Large Vision-Language Models

大型视觉语言模型中的认知专家混合体

Robert Wijaya, Ngai-Man Cheung

机构 * Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究大型视觉语言模型中多编码器专家整合难题，提出证据驱动的多模态推理框架，利用布鲁姆分类法及两阶段认知语言化，改进感知和推理能力，实现细粒度分析。

SOLAR: Self-supervised Joint Learning for Symmetric Multimodal Retrieval

SOLAR：用于对称多模态检索的自监督联合学习

Wenjie Yang, Hang Yu, Yuyu Guo, Peng Di

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出SOLAR框架，通过自监督学习解决对称多模态检索问题，利用未标记数据提升模型性能，实验显示其在基准测试中优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026. Code, model and benchmark are available at https://github.com/codefuse-ai/SOLAR

ProAct: A Benchmark and Multimodal Framework for Structure-Aware Proactive Response

ProAct：用于结构感知主动响应的基准和多模态框架

Xiaomeng Zhu, Fengming Zhu, Weijie Zhou, Ye Tian, Zhenlin Hu, Yufei Huang, Yuchun Guo, Xinyu Wu, Zhengyou Zhang, Fangzhen Lin, Xuantang Xiong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), Hong Kong SAR, China（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Tencent, Shenzhen, China（腾讯（中国深圳）） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（深圳先进技术研究所（SIAT），中国科学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 针对主动智能体开发受资源缺乏阻碍的问题，引入ProAct-75基准，提出由多模态大语言模型驱动的ProAct-Helper，其利用任务图进行行动选择，实验证明该方法在触发检测等方面优于闭源模型。

From inconsistency to decision: explainable operation and maintenance of battery energy storage systems

从不一致到决策：电池储能系统的可解释运维

Jingbo Qu, Yijie Wang, Yujie Fu, Putai Zhang, Weihan Li, Mian Li

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出一种基于不一致性的电池储能系统运维方法，通过多维度不一致评估与大语言模型语义推理结合，将监测数据转化为可解释的运维指导，提升运维效率和安全性。

Comments 13 pages, 5 figures

Journal ref Cell Reports Physical Science 7(6), 103388 (2026)

TIIF-Bench: How Does Your T2I Model Follow Your Instructions?

TIIF-Bench：你的文本到图像模型如何遵循指令？

Xinyu Wei, Jinrui Zhang, Zeqing Wang, Hongyang Wei, Zhen Guo, Bairui Li, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究旨在评估T2I模型遵循指令能力，提出TIIF-Bench基准，含多维度、多难度提示及新评估指标，利用大语言模型知识开发可重现评估器，通过对主流模型测试分析其优缺点及现有基准局限性。

Comments 35 pages, 14 figures, 9 tables

The Effects of Data Quality on Machine Learning Performance on Tabular Data

数据质量对表格数据上机器学习性能的影响

Sedir Mohammed, Lukas Budach, Moritz Feuerpfeil, Nina Ihde, Andrea Nathansen, Nele Noack, Hendrik Patzlaff, Felix Naumann, Hazar Harmouch

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究探讨了数据质量对表格数据上19种机器学习算法性能的影响，通过实证分析揭示不同数据质量维度对分类、回归和聚类任务性能的影响。

Journal ref Information Systems Information Systems, Volume 132, July 2025, 102549

Promptable Concept Segmentation from Above: Evaluating SAM 3's Zero-Shot and One-Shot Capabilities in Remote Sensing

从上方进行可提示的概念分割：评估SAM 3在遥感中的零样本和单样本能力

Mohammad Dabaja, Turgay Celik

机构 * University of Agder（阿格德大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究在严格零样本和单样本约束下，对SAM 3在遥感场景分类等任务中的能力进行评估。核心方法是对SAM 3结构调整并隔离提示模态来诊断对齐机制，还制定代理评估协议。主要贡献是揭示跨模态干扰，表明SAM 3避免过拟合但受分辨率等限制，指明微调方向。

Comments 14 pages, 4 figures

SLBench: Evaluating How LLM Agents Follow Logical Relations in Skills

SLBench：评估大语言模型智能体在技能中遵循逻辑关系的情况

Xuan Chen, Chengpeng Wang, Lu Yan, Xiangyu Zhang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究评估大语言模型智能体遵循逻辑关系情况，引入SkillLogic框架，构建SLBench基准，扫描超500个公共技能，评估发现不安全率高，人工审核分析失败原因，还表明SLGuard可减少违规，确立遵循逻辑关系是技能引导智能体的可靠性挑战。

Attribute Retrieving for Open-Vocabulary Endoscopic Compositional Referring Segmentation

用于开放词汇量内镜组合式指称分割的属性检索

Shun Liu, Nan Xi, Yang Liu, Tianyu Luan, Xuan Gong, David Doermann

机构 * Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚联邦大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对内镜图像指称分割面临的挑战，引入ReferEndoscopy基准，提出AR-ERIS框架，利用属性检索进行开放词汇量内镜组合式指称分割，在模拟和真实内镜数据上实现最优性能且泛化能力强。

How Analysts Use AI in High-Stakes Crime Linkage: An Industrial Study

分析师如何在高风险犯罪关联中使用人工智能：一项行业研究

Jessica Woodhams, Amy Burrell, Wanyin Li, Fahim Ahmed, Matthew Tonkin, Jan Lemeire, Arkady Konovalov, Steven Frisson, Mark Webb, Sarah Galambos, Vesna Nowack, Dalal Alrajeh

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究探讨分析师在高风险犯罪关联中如何用AI，通过与英国执法机构合作开发工具并进行混合方法可用性研究，发现分析师有选择地用AI预测且常验证，还关注模型特征，强调AI决策支持工具要整合解释与传统方法及现场评估的重要性。

Comments 12 pages, 6 figures, FSE Industry

UniRef-UAV: A Multimodal Benchmark for Universal Referring in UAV Imagery

UniRef-UAV：无人机图像通用指称的多模态基准测试

Haibin Tian, Huichao Xie, Xuelin Qian, Ruitao Lu, Junwei Han, Dingwen Zhang

机构 * School of Automation, Northwestern Polytechnical University（自动化学院，西北工业大学） ； College of Missile Engineering, Rocket Force University of Engineering（导弹工程学院，火箭兵工程大学） ； School of Artificial Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications（人工智能学院，重庆邮电大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对无人机视觉定位面临的问题，引入通用指称任务，构建UniRef-UAV多模态基准测试，提出UAV-URNet检测式基线方法。实验表明该基线稳定可重复，多模态查询能减少模糊性，相关资源将公开助力可重复研究。

Diagnosing Corruption-Induced Reliability Failures in Vision-Language Models

诊断视觉语言模型中由损坏引起的可靠性故障

Xiangjie Sui, Songyang Li, Hanwei Zhu, Baoliang Chen, Yuming Fang, Xin Sun

机构 * City University of Macau（澳门城市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究视觉损坏对视觉语言模型行为的影响，引入Bench-C测试平台及稳健对齐分数（RAS），通过对13个VLM实验发现轻度损坏会提高top-1准确率却降低预测结构，支持超越最终答案的稳健性评估。

Comments 14 pages

FedMark-FM: Auditable, Risk-Adjusted Data Markets for Federated Foundation-Model Adaptation

FedMark-FM：用于联邦基础模型适配的可审计、风险调整数据市场

Phat T. Tran-Truong, Xuan-Bach Le, Minh Nhat Nguyen

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究联邦基础模型适配中激励机制问题，提出FedMark-FM框架，将客户端视为工件卖家，用S3Val估计贡献，转换支付惩罚不良行为，经多任务评估表现出色，证明管道有序估值独特性，能在一定规模下保留专家。

The Poisoned Chalice of LLM Evaluation Report

大语言模型评估报告的毒圣杯

Jonathan Katzy, Ali Al-Kaswan, Razvan Mihai Popescu, Zhou Yang

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究大语言模型评估中因数据污染致结果不可靠的问题，通过举办竞赛将污染检测设为白盒成员推理任务，提供相关资源，报告竞赛设置与结果，推动软件工程中可信大语言模型评估社区发展。

Comments Report of the competition hosted at FSE 2026

NavEYE: Vision-Centered Multi-Sensor Fusion-Based Situational Awareness System for Intelligent Surface Vehicles

NavEYE：用于智能水面舰艇的基于视觉的多传感器融合态势感知系统

Ryan Wen Liu, Junxiong Liang, Haoyu Wang, Mengwei Bao

机构 * Sanya Science and Education Innovation Park, Wuhan University of Technology（武汉理工大学三亚科教创新园） ； School of Navigation, Wuhan University of Technology（武汉理工大学航运学院） ； State Key Laboratory of Maritime Technology and Safety（船舶技术与安全国家重点实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 为实现智能水面舰艇在复杂环境中的高质量感知，开发以视觉为中心的多传感器融合系统NavEYE，提出多约束门控数据关联等方法，经实验验证其融合方法在多方面的优越性及对舰艇航行安全的促进作用。

Journal ref Ocean Engineering, Volume 363, Part 4, 2026, Article 126781

A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation

一种用于综合交通标志状况评估的VLM增强框架，集成白天视觉性能和夜间逆反射率评估

Linlin Zhang, Neema Jakisa Owor, Xiang Yu, Abby Watts, Yaw Adu-Gyamfi

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering University of Missouri- Columbia（土木与环境工程系密苏里大学哥伦比亚分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 研究开发用于综合评估交通标志状况的新框架，利用微调视觉语言模型评估白天视觉性能，结合激光雷达校准的逆反射率评估夜间性能，集成到标志状况指数，提供经济有效的评估方法，LLaVA和Qwen表现优，还标记出需更换的标志。

Comments 21 pages, 7 figures, 5 tables. Preprint. An earlier version of this work was presented at the 105th Annual Meeting of the Transportation Research Board (TRB), January 2026

WebRetriever: A Large-Scale Comprehensive Benchmark for Efficient Web Agent Evaluation

WebRetriever：用于高效网络智能体评估的大规模综合基准测试

Wei Dong, Tianyu Fu, Zhe Yu, Hanning Wang, Anyang Su, Zhizhou Fang, Yuyang Chen, Shuo Wang, Minghui Wu, Ping Jiang, Zhen Lei, Chenxu Zhao

机构 * Mininglamp Technology（旷视科技） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所综合技术集成中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对现有网络智能体评估基准测试的局限，提出WebRetriever这一大规模综合基准测试，涵盖多领域网站和任务。采用NavEval框架及三个评估协议，实验揭示不同协议性能差异，为网络智能体研发提供细粒度见解和严谨基础。

Flow Matching-Based Speech Source Separation with Best-of-N Biometric Sampling

基于最佳N生物特征采样的流匹配语音源分离

Anastasia Zorkina, Alexandr Anikin, Nikita Khmelev, Anastasiya Korenevskaya, Sergey Novoselov, Vladimir Volokhov, Maxim Korenevsky, Yuriy Matveev

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对单通道语音分离难题，提出基于条件流匹配的方法，训练时用冻结说话人编码器定义源顺序，推理时用于生物特征最佳N候选选择等，在Libri2Mix基准上评估，该方法在分离指标及下游任务中表现出色。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio