大模型对齐与安全

Safety Testing LLM Agents at Scale: From Risk Discovery to Evidence-Grounded Verification

大规模安全测试LLM智能体：从风险发现到基于证据的验证

Yunhao Feng, Ruixiao Lin, Ming Wen, Qinqin He, Yanming Guo, Yifan Ding, Yutao Wu, Jialuo Chen, Zhuoer Xu, Xiaohu Du, Jianan Ma, Zixing Chen, Xingjun Ma, Yunhao Chen, Xinhao Deng

机构 * AntGroup（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） ； Deakin University（迪肯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Vera框架，通过文献驱动的风险发现、组合生成可执行安全用例和自适应执行与证据验证三阶段流水线，实现端到端自动化安全测试，在四个生产级智能体框架上发现严重漏洞，平均攻击成功率93.9%。

Don't Make Models Guess Security and Safety: Symbolic Guardrails for Domain-Specific AI Agents

领域特定智能体的符号护栏：在不牺牲效用的情况下提供更强的安全性和安全性保证

Yining Hong, Yining She, Eunsuk Kang, Christopher S. Timperley, Christian Kästner

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了符号护栏在提高AI智能体安全性和安全性方面的有效性，通过系统回顾80个最新基准测试，发现74%的政策要求可通过符号护栏实现，从而在不牺牲效用的情况下提升安全性和安全性。

QEDBENCH: Quantifying the Alignment Gap in Automated Evaluation of University-Level Mathematical Proofs

QEDBENCH：量化大学水平数学证明自动评估中的对齐差距

Santiago Gonzalez, Alireza Amiri Bavandpour, Peter Ye, Edward Zhang, Ruslans Aleksejevs, Todor Antić, Polina Baron, Sujeet Bhalerao, Shubhrajit Bhattacharya, Zachary Burton, John Byrne, Hyungjun Choi, Nujhat Ahmed Disha, Koppany István Encz, Yuchen Fang, Robert Joseph George, Ebrahim Ghorbani, Alan Goldfarb, Jing Guo, Meghal Gupta, Stefano Huber, Annika Kanckos, Minjung Kang, Hyun Jong Kim, Dino Lorenzini, Levi Lorenzo, Tianyi Mao, Giovanni Marzenta, Ariane M. Masuda, Lukas Mauth, Ana Mickovic, Andres Miniguano-Trujillo, Antoine Moulin, Wenqi Ni, Tomos Parry, Kevin Ren, Hossein Roodbarani, Mathieu Rundström, Manjil Saikia, Detchat Samart, Rebecca Steiner, Connor Stewart, Dhara Thakkar, Jeffrey Tse, Vasiliki Velona, Yunhai Xiang, Sibel Yalçın, Jun Yan, Ji Zeng, Arman Cohan, Quanquan C. Liu

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

AI总结 研究大语言模型自动评估的可靠性，引入QEDBench基准，通过对比特定课程评分标准与专家常识标准，测量与人类专家的对齐情况，揭示部分前沿评估器偏差及离散领域推理差距，还发布该基准用于评估改进AI裁判。

BaTCAVe: Trustworthy Explanations for Robot Behaviors

BaTCAVe：机器人行为的可信解释

Som Sagar, Aditya Taparia, Harsh Mankodiya, Pranav Bidare, Yifan Zhou, Ransalu Senanayake

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（计算与增强智能学院，亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于人类可理解的高层概念的可信可解释机器人技术，通过匹配神经网络激活与可视化来提供带有不确定性评分的解释，验证了其作为事后人类友好的机器人诊断工具的有效性。

Comments 19 pages, 26 figures

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 13867-13874

Towards Trustworthy AI Software Development Assistance

迈向可信AI软件开发辅助

Daniel Maninger, Krishna Narasimhan, Mira Mezini

机构 * Technische Universität Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 本文提出可信AI软件开发助手的架构，通过基础LLM训练、图表示和模块化框架提升代码质量和安全性。

Comments 6 pages, 1 figure; to be published in New Ideas and Emerging Results (ICSE-NIER'24), April 14-20, 2024, Lisbon, Portugal; updated version to reflect the information provided by ACM

Journal ref NIER@ICSE (2024) 112-116

EgoSafetyBench: A Diagnostic Egocentric Video Benchmark for Evaluating Embodied VLMs as Runtime Safety Guards

EgoSafetyBench：用于评估具身VLM作为运行时安全卫士的诊断性自我中心视频基准

Siddhant Panpatil, Arth Singh, Mijin Koo, Chaeyun Kim, Haon Park, Dasol Choi

机构 * AIM Intelligence（AIM智能研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EgoSafetyBench，一个包含1200个机器人视角场景的自我中心视频基准，用于评估视觉语言模型在流式安全监控中的能力，通过情景和视觉通道两个轨道测试模型识别危险和应对误导性文本的鲁棒性。

From Failure to Alignment: A Requirements Engineering Framework for Machine Learning Systems

从失败到对齐：机器学习系统的需求工程框架

Amel Bennaceur, Gopi Krishnan Rajbahadur, Prince Mercy, Bashar Nuseibeh, Faeq Alrimawi

机构 * The Open University, United Kingdom（英国开放大学） ； University of Limerick, Ireland（爱尔兰利默里克大学） 纠错

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

AI总结 提出REAL框架，通过需求工程方法，结合数据、模型和系统需求，利用失败驱动探索替代需求，实现迭代可追溯的MLS需求细化，以对齐利益相关者需求。

Comments 12 pages

Journal ref RE 2026 - the 34th IEEE International Requirements Engineering Conference

CAREBench: A Child-Safety Risk Benchmark for Language Models

CAREBench：语言模型的儿童安全风险基准

Kaavya Krishna-Kumar, Elaine Lau, Vaughn Robinson, Jay Caldwell, Sheriff Issaka, Skyler Wang, Francisco Guzmán, Steven Kelling, Jonas Mueller

机构 * Handshake AI ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CAREBench基准，包含500个提示和12个风险类别，评估语言模型在儿童安全风险升级前的识别与应对能力，发现前沿模型失败率2%-58%。

Rank-Aware Hyperbolic Alignment for Vision-Language Dataset Distillation

秩感知双曲对齐用于视觉-语言数据集蒸馏

Jongoh Jeong, Sun-Kyung Lee, Kuk-Jin Yoon

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

AI总结 提出RAHA方法，利用双曲几何和显式对齐容量控制，通过非对称目标优化蒸馏对，在共享范围强制测地线对齐并正则化残差子空间，提升跨模态检索和迁移鲁棒性。

Comments Accepted for publication at ECCV 2026. Project Page: https://andyj1.github.io/raha

MOSAIC: Orchestrating Collaborative Knowledge Tracing with Hierarchical Semantic Alignment

MOSAIC: 通过层次语义对齐编排协作知识追踪

Xinjin Li, Mengyue Wang, Yuzhen Lin, Pengbin Feng, Ziqi Sha, Yeyang Zhou, Yu Ma

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； School of Information Systems and Management, Carnegie Mellon University（信息系统与管理学院，卡内基梅隆大学） ； Department of Mathematics, University of Southern California（数学系，南加州大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Computer Science Department, UC San Diego（计算机科学系，UCSD） 纠错

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

AI总结 提出MOSAIC框架，利用冻结LLM生成动态嵌入和层次预测提示，结合跨粒度一致性目标，在协作知识追踪中实现多粒度掌握估计，在多个数据集上取得SOTA。

Necessary but Not Sufficient: Temperature Control and Reproducibility in LLM-as-Judge Safety Evaluations

必要但不充分：LLM作为评判者的安全评估中的温度控制与可重复性

Hiroki Tamba

机构 * Tamba Research Academy（Tamba研究学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究LLM评判者在安全评估中温度设置对结果可重复性的影响，发现温度未设置或设为0仍无法完全消除判决翻转，建议将评判者分歧作为首要健康指标。

Comments 7 pages, 2 tables

MedLayBench-V: A Large-Scale Benchmark for Expert-Lay Semantic Alignment in Medical Vision Language Models

MedLayBench-V：面向医学视觉语言模型中专家与普通人语义对齐的大规模基准

Han Jang, Junhyeok Lee, Heeseong Eum, Kyu Sung Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院健康人工智能研究所） ； The Advanced Imaging and Computational Neuroimaging (AICON) Laboratory（先进影像与计算神经影像实验室） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模多模态基准MedLayBench-V，通过结构化概念基础精炼管道实现专家-普通人语义对齐，用于训练和评估能弥合医患沟通鸿沟的医学视觉语言模型。

Comments Findings of ACL 2026. 9 pages, 5 figures, 11 tables, plus appendix

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 18375-18394

ARIA: A Causal-Aware Framework for Rescuing LLM Reasoning in Trustworthy Materials Discovery

ARIA: 一种用于在可信材料发现中拯救LLM推理的因果感知框架

Yi Cao, Liaoyaqi Wang, Jieneng Chen, Benjamin Van Durme, Alan Yuille, Paulette Clancy

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出ARIA框架，通过因果感知的三级级联（直接因果推理、物理类比迁移、参数回退）解决LLM在材料发现中的上下文隧道问题，提升物理可信性。

Comments Accepted to the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Beyond Value Benchmarks: Measuring Value-Structure Alignment in Large Language Models via Symmetric Q-Sorts

超越价值基准：通过对称Q分类测量大型语言模型中的价值结构对齐

Jingting Zheng, Yuqi Ren, Linhao Yu, Yongqi Leng, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于Q方法的对称人机评估框架，通过140项道德陈述的强制分布排序，测量LLM价值结构对齐，发现跨家族异质性和局部错位。

Comments 32 pages, 8 figures, 16 tables; accepted to ACL 2026 Main Conference

One Size does not Fit All: Heterogeneous Latent Space Alignment for Unsupervised Domain Adaptation

一种尺寸并不适合所有情况：无监督域适应的异构潜在空间对齐

Evangelia Koskinioti, Yi Shen, Georgios Stamou, Michael M. Zavlanos

机构 * Duke University（杜克大学） ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ADualVUOT框架，结合双编码器VAE与连续归一化流增强潜在表达，利用非平衡最优传输（GGW距离）对齐域，并引入对抗增强提升鲁棒性，在医学图像分割中优于现有方法。

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

Intent-Handover: Grounding Language in Human-Usage Regions for Trustworthy Robot-to-Human Handovers

Intent-Handover：在人类使用区域中接地语言以实现可信的机器人到人交接

Hanxin Zhang, Abdulqader Dhafer, Hongbiao Dong, Zhou Daniel Hao

机构 * DANiLab, University of Leicester（莱斯特大学DANiLab） ； University of Leicester（莱斯特大学） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； School of Metallurgy and Materials, University of Birmingham（伯明翰大学冶金与材料学院） 纠错

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

AI总结 提出Intent-Handover方法，通过视觉语言模型识别目标物体和人类使用区域，结合抓取优化和人体姿态跟踪，实现安全、可信的机器人到人物体交接。

Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Beyond Grading Accuracy: Exploring Alignment of TAs and LLMs

超越评分准确性：探索助教与LLMs的一致性

Matthijs Jansen op de Haar, Nacir Bouali, Faizan Ahmed

专题命中 安全评测 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本文提出一个评估管道，通过定量研究92个UML类图，比较助教与六个开源LLMs在单个评分标准上的表现，发现开源LLMs在评分准确性上接近助教，为混合主动评分系统提供了可能。

Comments 7 pages, 3 figures

Qwen-RobotManip Technical Report: Alignment Unlocks Scale for Robotic Manipulation Foundation Models

Qwen-RobotManip 技术报告：对齐解锁机器人操作基础模型的规模

Haoqi Yuan, Zhixuan Liang, Anzhe Chen, Ye Wang, Haoyang Li, Pei Lin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Tong Zhang, Jiazhao Zhang, Jie Zhang, Jingyang Fan, Gengze Zhou, Qihang Peng, Chenxu Lv, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出 Qwen-RobotManip，通过统一的对齐框架（表示、运动和行为维度）实现多源异构操作数据的大规模协同训练，构建约38,100小时预训练语料，在零样本指令跟随、跨本体迁移等泛化能力上超越先前模型。

Comments 44 pages

Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

可信赖的自组合大数据即服务：一种LLM编排的多智能体框架，用于自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知生命周期优化

Aueaphum Aueawatthanaphisut, Badri Raj Lamichhane

机构 * School of Information, Computer, and Communication Technology（信息、计算机与通信技术学院） ； Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University（素金国际技术研究所，泰国 Thammasat 大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM编排的多智能体BDaaS框架，通过分解生命周期为专用智能体并协调执行，实现自动化数据工程、AutoML、MLOps部署和漂移感知优化，提升生命周期级可靠性。

Comments 7 pages, 3 figures, 5 tables

Decoupling Semantics from Distortions: Multi-Scale Two-Stream Vision-Language Alignment for AI-Generated Image Quality Assessment

解耦语义与失真：面向AI生成图像质量评估的多尺度双流视觉-语言对齐

Zijie Meng

机构 * Zijie Meng（孟子杰） 纠错

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

AI总结 提出MST-CLIPIQA多尺度双流框架，通过显式表示解耦实现层次化视觉-语言对齐，在五个基准上取得质量SRCC平均提升1.11%、图文对应SRCC提升2.35%的新SOTA结果。

Comments 11 pages, 2 figures Accepted by ICME2026(spotlight)

Distribution Alignment for One-Shot Federated Learning via Optimal Transport

基于最优传输的单轮联邦学习分布对齐

Daniele Berardini, Vito Paolo Pastore, Vittorio Murino

机构 * AI for Good (AIGO), Italian Institute of Technology（意大利技术研究院AI for Good (AIGO)） ； MaLGa-DIBRIS, University of Genoa（热那亚大学MaLGa-DIBRIS） ； Department of Computer Science, University of Verona（维罗纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对单轮联邦学习中客户端数据异构导致的特征错位问题，提出SLOT-Align方法，利用共享冻结编码器、Bures-Wasserstein重心和测地最优传输映射实现无训练的特征对齐，提升模型精度与鲁棒性。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

False Sense of Safety in Selective Signal Classification: Auditing Bound Tightness and Exchangeability for Risk Control

选择性信号分类中的虚假安全感：风险控制的边界紧致性与可交换性审计

Jingwen Zhou, Mingzhe Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 审计分布自由风险控制下选择性预测的边界紧致性与可交换性假设，发现经验阈值法常超预算，而认证方法在可交换时有效，但组部署下因可交换性失效导致违规。

OSGuard: A Benchmark for Safety in Computer-Use Agents

OSGuard：计算机使用智能体安全基准

Mina Mohammadmirzaei, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OSGuard双粒度基准，通过动作级安全判断和风险增强执行评估智能体在良性指令下的安全性，揭示局部监督与端到端安全的差距。

Agent Economics: An Entropy-Controlled Pluralistic Alignment Framework for Preventing Artificial Hivemind in Autonomous Agents

Agent经济学：一种熵控制的多元对齐框架以防止自主智能体中的蜂群思维

Cheonsu Jeong

机构 * AX Center, SAMSUNG SDS（三星SDS AX中心） 纠错

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

AI总结 提出行为协议框架(BPF)，通过心智化社会智能、多元对齐和可验证执行内核三个模块，在闭环架构中控制熵以保持策略多样性，提升自主智能体经济的稳定性、效率和可信度。

Comments 15 pages, 2 figures, 1 table

Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA

超越判例法：评估法规中心型法律问答中的结构感知检索与安全性

Kyubyung Chae, Jewon Yeom, Jeongjae Park, Seunghyun Bae, Ijun Jang, Hyunbin Jin, Jinkwan Jang, Taesup Kim

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

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对法规中心型法律问答中层级检索困难与模型幻觉问题，提出结构-安全感知基准SearchFireSafety，通过图引导检索提升性能，但揭示领域适应模型在证据缺失时更易幻觉。

Comments Accepted to ACL 2026

To Share or Not to Share: Orchestrating Trustworthy Data in Global Value Chains

共享还是不共享：协调全球价值链中的可信数据

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

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

AI总结 针对欧盟CBAM带来的监管透明与数据主权矛盾，提出基于IDSA框架的RegTech参考架构，通过主权数据交换实现数字产品护照，驱动全球商业服务能力需求，并集成Agentic AI与绿色金融，为全球产业集群提供可扩展蓝图。

Schützen: Evaluating LLM Safety in Bulgarian and German Contexts

Schützen: 在保加利亚语和德语语境中评估LLM安全性

Kiril Georgiev, Yuxia Wang, Dimitar Iliyanov Dimitrov, Preslav Nakov, Ivan Koychev

机构 * Sofia University "St. Kliment Ohridski" MBZUAI（索菲亚大学"圣克莱门特·奥赫里德斯基" MBZUAI） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有安全评估数据集以英语和中文为主的问题，构建了覆盖低资源语言保加利亚语和高资源语言德语的Schützen安全数据集，实验揭示多语言LLM在安全行为上的显著跨语言差异，强调了区域特定评估资源的必要性。

Comments 19 pages, 13 tables, 12 figures

Multi-Faceted Interactivity Alignment in Full-Duplex Speech Models

全双工语音模型中的多面交互对齐

Atsumoto Ohashi, Neil Zeghidour, Alexandre Défossez, Eugene Kharitonov

机构 * Kyutai ； Gradium 纠错

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

AI总结 针对全双工对话模型交互性问题，提出基于强化学习的后训练对齐方法，从暂停处理、话轮转换、回馈和用户打断四个维度优化，并加入LLM奖励防止语义退化，在Moshi和PersonaPlex上取得一致改进。

BenSyc: Benchmarking Conversational Sycophancy and Human Alignment in LLMs for Bengali Contexts

BenSyc: 孟加拉语上下文中大语言模型对话谄媚与人类对齐的基准测试

Kazi Noshin, Sajib Acharjee Dip, Ranat Das Prangon, Fardin Hassan Tamim, Syed Ishtiaque Ahmed, Liqing Zhang, Sharifa Sultana

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； BRAC University（BRAC大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出BenSyc基准，基于孟加拉语社交数据构建五级标注集，评估15+模型在对话对齐分类与生成任务上的表现，发现前沿模型在区分共情与强化性认可上仍存在困难。