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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

共收录 144 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. AI治理与伦理 144 篇

2608.00937 2026-08-04 cs.CR cs.AI cs.MA 新提交 57%

Neuro-Symbolic Participation Governance for Verifiable AI Agents in Open Digital Twin Ecosystems

开放数字孪生生态中可验证AI智能体的神经符号参与治理

Juan Li, Wei Cai, Yan Bai

专题命中 AI治理与伦理 :trustworthy(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究针对开放数字孪生生态中AI智能体的验证需求,提出神经符号去中心化治理框架,结合神经推理与制度治理,通过区块链智能合约实现可审计参与,经原型验证可管控开销下保障合规协作。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2026), Bellevue, WA, USA, October 4-7, 2026. 7 pages, 1 figure, 5 tables. Code: https://github.com/weicaiuw/verigov-ai (DOI: 10.5281/zenodo.21706699)

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2607.28094 2026-07-31 cs.AI 新提交 57%

An Instrument to Evaluate Governance Proposals: AI Policy Analysis at Scale

一种用于评估治理提案的工具:规模化AI政策分析

Paulo Carvao, Claudio Mayrink Verdun, Isabel Adler, Jeffrey Zhou

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种AI政策分析框架,结合专家见解与计算分析,以领域校准模型为基准评估商业LLM,助力用户评估AI治理提案的属性一致性,支持政策制定等人员应对复杂环境。

Comments 48 pages

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2607.26355 2026-07-30 cs.CL 新提交 57%

Symphony of Bias: Exploring Gender Associations with Musical Instruments in Multimodal LLMs

偏见交响曲:探索多模态大语言模型(LLMs)与乐器的性别关联

Farhan Farsi, Shayan Bali, Mohammad Heydari Rad, Negar Heidary, Donya Rooein

机构 * Amirkabir University of Technology(阿米尔卡比尔理工大学) King’s College London(伦敦国王学院) University of Tehran(德黑兰大学) Bocconi University(博科尼大学)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本研究推出多模态数据集Symphony-Bias,评估多模态模型在乐器性别关联上的偏见,发现多数结果符合社会研究,契合度随文本、视觉、音频依次减弱。

Comments 32 pages, 23 figures, 21 tables

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2607.25507 2026-07-29 cs.CL 新提交 57%

Phase Structure in Rotary Attention: A Spectral Framework for Semantic Continuity and Execution-Boundary Governance

旋转注意力中的相位结构:语义连续性和执行边界治理的谱框架

Abraham Chachamovits

机构 * ENTRUST AI(ENTRUST人工智能公司)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究Transformer语言模型中旋转注意力的相位结构,通过定义有效域、推导分数和引入函数构建谱框架,可区分表征连续性与执行边界可接受性,为相关研究提供理论和方法程序。

Comments 14 pages; theoretical framework and proposed experimental program

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2607.25227 2026-07-29 cs.CR cs.LG 新提交 57%

Decision-Level Hijacking: Injecting Cognitive Bias into Large Language Models via Bit-Flip Attacks

决策级劫持:通过位翻转攻击向大语言模型注入认知偏差

Yu Yan, Jiahao Chen, Siqi Lu, Yongjuan Wang, Ziming Zhao, Zhaoxuan Li, Tianyu Du, Qingjun Yuan, Shouling Ji

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型在高风险决策场景中的决策级劫持问题,提出CogBias框架,利用位翻转攻击,通过可微情感评估器等将主观偏好转化为优化信号,经实验验证该方法能在少量位翻转下诱导目标主题立场转变,破坏模型价值对齐。

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2607.22016 2026-07-27 cs.CV cs.AI 新提交 57%

EVL-MCoT: Enhanced Vision-Language Multi-CoT for Harmful Meme Detection

EVL-MCoT:用于有害模因检测的增强视觉语言多思维链

Hao Yang, Jin Wang, Xuejie Zhang

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University(云南大学信息科学与工程学院)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对有害模因检测,提出增强视觉语言多CoT(EVL-MCoT)方法,通过促进多CoT及设计解码框架,解决现有方法局限,在相关数据集上获良好结果,且公开了源代码。

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2607.20695 2026-07-24 cs.CY 新提交 57%

Language Models Embody and Amplify Human Cognitive Distortions: What Is to Be Done?

语言模型体现并放大人类认知扭曲:该怎么办?

Arnau Marin-Llobet, Steven A. Lehr, Mahzarin R. Banaji

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CY

AI总结 研究指出语言模型存在社会认知偏见,它不仅体现人类偏见,还会放大、加剧并传递偏见,鉴于其对决策影响巨大,提出了从诊断、监管和操作方面应对语言模型偏见问题的对策。

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2607.20410 2026-07-23 cs.CL 新提交 57%

LKValues: Aligning Large Language Models with Sri Lankan Societal Values

LKValues:使大语言模型与斯里兰卡社会价值观保持一致

Nethmi Muthugala, Supryadi, Surangika Ranathunga, Nisansa de Silva, Ruijie Tao, Ovindu Gunatunga, Pengyun Zhu, Shaowei Zhang, Jingting Zheng, 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) School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University(梅西大学数学与计算科学学院) Department of Computer Science & Engineering, University of Moratuwa(莫拉图瓦大学计算机科学与工程系) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) School of Computing, University of Colombo(科伦坡大学计算机学院)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型价值对齐存在西方文化偏见问题,以斯里兰卡为例,提出LKValues资源套件,通过调查得出社会价值观,构建语料库和评估基准,经实验发现其能改善模型表现,为低资源国家价值对齐提供可复制流程。

Comments 37 pages, 10 figures, and 15 tables. Includes appendices. Datasets are available at the project repository

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2607.18246 2026-07-22 cs.AI cs.SE 新提交 57%

Phionyx: A Deterministic AI Runtime Architecture with Structured State Management and Pre-Response Governance

Phionyx:一种具有结构化状态管理和响应前治理的确定性人工智能运行时架构

Ali Toygar Abak

机构 * Phionyx Research(Phionyx研究公司)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究提出Phionyx确定性人工智能运行时架构,源于Echoism框架,以治理为先。通过结构化状态向量实现确定性状态演化,集成三层架构。实验验证其在单实例部署中可降低计算开销、提高数据保留率,还介绍了架构及实验证据,分布式或多租户部署待后续研究。

Comments 27 pages, 4 figures, 5 tables. Reference implementation, reproducibility pack, and evaluation artifacts available via GitHub (https://github.com/halvrenofviryel/phionyx-research) and Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.20027534)

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2607.17166 2026-07-21 cs.LG 新提交 57%

Explaining and Tuning Transformer-based LLMs in Arithmetic Tasks with Human Strategies

用人类策略解释和调整基于Transformer的语言模型在算术任务中的表现

Luyu Qiu, Jianing Li, Hwanhee Kim, Xiaoyong Wei, Yueyuan Zheng, Janet Hsiao, Lei Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究基于Transformer的语言模型在算术任务中的表现,通过分解任务、分析损失收敛等,应用人类策略和方法提升其性能,并经多种验证展示有效性,探索其与人类学习者相似性以增强关键应用中的信任。

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2607.16850 2026-07-21 cs.CL 新提交 57%

Group Entropy-Controlled Policy Optimization

组熵控制策略优化

Guangran Cheng, Chengqi Lyu, Songyang Gao, Wenwei Zhang, Kai Chen

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型强化学习中异构任务的探索利用问题,提出组熵控制策略优化(GEPO)方法,利用组熵进行优势塑造,通过实验验证该方法优于GRPO等,能实现跨任务平衡改进并保持任务探索水平。

Comments 16 pages, 5 figures

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2607.15888 2026-07-20 cs.CY cs.HC 新提交 57%

Red Light, Grey Zone: A Multi-Perspective Interactive Narrative for Autonomous Driving Ethics

红灯,灰色地带:自动驾驶伦理的多视角交互式叙事

Mengyi Wei, Nianhua Liu, Chenyu Zuo, Liqiu Meng

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.CY

AI总结 研究自动驾驶伦理这一公共问题,提出多视角交互式叙事方法,通过“红灯,灰色地带”原型展开研究。经探索性用户研究发现,该方法能支持非专家对人工智能系统中的问责、证据和治理进行反思,尤其在责任判断等方面有积极效果。

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2607.14585 2026-07-17 econ.GN cs.AI q-fin.EC 新提交 57%

Governing Artificial Intelligence: Public Preferences and Regulatory Options

治理人工智能:公众偏好与监管选择

Magnus Lundgren, Jonas Tallberg

机构 * Department of Political Science, University of Gothenburg(哥德堡大学政治系) Department of Political Science, Stockholm University(斯德哥尔摩大学政治系)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能监管问题,通过在七个国家进行联合调查实验,发现公民强烈支持监管AI,普遍优先考虑安全、公共治理和国际方法,揭示了主流监管方法与公民偏好的系统性错位。

Comments Main paper 16 pages; supplementary materials 51 pages

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2607.10610 2026-07-14 cs.CV cs.AI 新提交 57%

WasteAssistant: Regulation-Guided Visual Question Answering Framework for Intelligent Waste Segregation and Sustainable Managemen

WasteAssistant:用于智能垃圾分类与可持续管理的监管引导视觉问答框架

Khush Kataruka, Harshit Maurya, Anuja Vats, Murari Mandal, Kiran Raja, Praveen Kumar Chandaliya

机构 * SVNIT(萨达尔·瓦拉巴伊·国家理工学院) NTNU(挪威科技大学) KIIT(卡林加工业技术学院)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究针对现有智能垃圾分类系统的不足,提出集成视觉语言模型和多模态大语言模型的框架,构建新数据集,经实验验证基于BLIP的模型效果更佳,提升了分类准确率,确保监管合规,推动多模态AI在垃圾管理中的应用。

Comments 12 Pages, 5 Figures

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2607.09713 2026-07-14 cs.AI cs.MA cs.RO 新提交 57%

Closed-Loop Control with Rule-Aligned Small Language Models and Multi-Agent Self-Correction

基于规则对齐的小语言模型和多智能体自我校正的闭环控制

Yuchen Wang, Javal Vyas, Tong Liu, Mehmet Mercangoz

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究能否对紧凑型小语言模型再训练用于控制推理并嵌入验证器引导的校正循环,通过组相对策略优化对齐模型,结合多种智能体,在随机热控模拟中取得高准确率和低延迟,支持该架构用于边缘可重构自主控制。

Comments Accepted by IEEE CCTA 2026

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2607.07663 2026-07-09 cs.AI 新提交 57%

Recursive Self-Improvement in AI: From Bounded Self-Refinement to Autonomous Research Loops

人工智能中的递归自我改进:从有界自我优化到自主研究循环

Mingguang Chen, Licheng Wang, Bo Qu

机构 * University of California, Riverside (UCR)(加州大学河滨分校) AlphaAvatar(阿尔法阿凡达) Illinois Institute of Technology (IIT)(伊利诺伊理工学院)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究人工智能系统自身改进,通过对1250篇论文调查区分有界自我优化与开放式递归自我改进(RSI),考察评估器设计空间并排序信号,发现自我改进强度与层次相关,失败模式源于违规,指出治理级测量是薄弱环节。

Comments 42 pages, 6 figures

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2607.03542 2026-07-07 cs.CY 新提交 57%

Macro-Prudential AI Governance: A Two-Layer Early Warning and Response System for Frontier AI

宏观审慎人工智能治理:前沿人工智能的双层预警与响应系统

Pranav Mehta

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CY

AI总结 针对前沿人工智能治理问题,借鉴巴塞尔协议III框架等,提出宏观审慎预警与响应系统。通过A层特定流程和B层定量指标校准控制,能检测风险积累并设应对途径。

Comments 14 pages, 1 figure, 1 table. Accepted at the Second Workshop on Technical AI Governance Research (TAIGR 2026) at ICML 2026

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2606.12502 2026-07-07 physics.soc-ph cs.AI 新提交 57%

A Mathematical Theory of Value: a synthesis on goal-directed agency under resource constraints

价值的数学理论:资源约束下目标导向行为的综合

Cheng Qian

机构 * Cheng Qian(陈倩)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出价值是目标导向主体在资源约束下转化资源为目标进度的速率,通过尺度不变性公理导出对数度量,并推导出价值编码定理,实现价值与信息论的统一。

Comments Also available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20487041 (v6). v2: the pre-registered continuation-gate experiment has been run -- prediction (i) confirmed on real frontier agents; prediction (ii) retired to mathematical scope. Code, pre-registrations, and raw run records: https://github.com/macrokit/value

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2606.30970 2026-07-03 cs.AI 新提交 57%

Behavioral Governance for Autonomous AI Agents: The AgentBound Framework

AgentBound: 自主AI智能体的可验证行为治理

Anuj Kaul, Qianlong Lan, Pranay Gupta

机构 * eBay Inc.(eBay公司)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出AgentBound框架,通过委托授权、行为宪法和站点行动合同三权独立评估,结合形式化决策模型实现AI智能体行为的可验证治理,并生成加密可验证的治理收据以支持独立重放验证。

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2607.00423 2026-07-02 cs.CL 新提交 57%

Selective Test-Time Debiasing for CLIP via Reward Gating

通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏

Jaeho Han, Jisoo Yang, Hyeondong Woo, Mingyu Jeon, Sunjae Yoon, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University(中央大学人工智能系)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA,根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏,在减少偏见的同时保持零样本性能。

Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables

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2606.26595 2026-06-26 cs.AI 新提交 57%

LLM-based Models for Detecting Emerging Topics in Service Feedback

基于LLM的服务反馈中新兴主题检测模型

Mahsa Tavakoli, Ruth Bankey, Cristián Bravo

机构 * Department of Statistical and Actuarial Sciences, The University of Western Ontario(西安大略大学统计与精算科学系) Canada Revenue Agency(加拿大税务局)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一种结合大语言模型、统计技术和人机协作的方法,用于检测服务反馈中的新兴质量主题,并揭示潜在服务不公,经税务专家评估优于基线模型。

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2606.25012 2026-06-25 cs.LG 新提交 57%

Bias-Controlled Primal-Dual Natural Actor-Critic: Optimal Rates for Constrained Multi-Objective Average-Reward RL

偏置控制的原对偶自然演员-评论家:约束多目标平均奖励强化学习的最优速率

Ankur Naskar, Swetha Ganesh, Vaneet Aggarwal

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru, India(印度科学研究所,班加罗尔,印度) Purdue University, USA(普渡大学,美国)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.LG

AI总结 针对平均奖励设置下的约束多目标强化学习,提出基于MLMC的原对偶自然演员-评论家算法,控制标量化目标、约束评估和演员-评论家估计中的偏置,实现最优全局收敛和约束违反率。

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2606.24585 2026-06-24 cs.AI 新提交 57%

LLMs Prompted for Legal Context Object More: Overrefusal from Small On-Premises LLMs in Criminal Legal Context

LLMs在刑事法律语境中被提示为法律上下文对象:小型本地LLM的过度拒绝

Anastasiia Kucherenko, François Brouchoud, Dimitri Percia David, Andrei Kucharavy

机构 * IEM, HEG, HES-SO Valais-Wallis(瓦莱州-瓦利斯高等专业学院,管理与工程学院,经济与酒店管理学院)

专题命中 AI治理与伦理 :jailbreak(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究小型本地LLM在法律提示中的过度拒绝现象,发现权威性前缀(如“国家最高法院助理”)使拒绝率提高2-20倍,而角色扮演前缀效果不一,表明模型在真实机构用户可能引入的上下文框架下不稳定。

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2606.23860 2026-06-24 cs.CY 新提交 57%

World Artificial Intelligence Cooperation Organization (WAICO): Mapping an Emerging Institution in the Global AI Governance Regime Complex

世界人工智能合作组织(WAICO):全球人工智能治理体制复合体中一个新兴机构的映射

William Guey, Pierrick Bougault, Wei Zhang, Vitor D. de Moura, José O. Gomes

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.CY

AI总结 本文通过编码15项国际AI治理文书和机构,分析中国提议的世界人工智能合作组织(WAICO)的设计特征,发现其结合了成员国开放、无价值观测试和发展优先议程,构成全球AI治理中基于主权与发展的第二极。

Comments 13 pages, 2 figures, 1 table. Data and code: https://github.com/williamguey/waico-ai-governance

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2606.19816 2026-06-19 cs.CY 新提交 57%

Challenges to Grassroots Organization Engagement with AI Policy

基层组织开展AI政策参与的挑战

Carter Buckner, Jennifer Mickel, Nandhini Swaminathan, William Agnew, Jacob Hobbs, Sarthak Arora, Michelle Lin, Yanan Long, B. V. Alaka

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CY

AI总结 本文通过案例研究,探讨基层组织和边缘化社区在参与AI政策制定中面临的挑战,并提出基于参与式设计的建议。

Comments To appear at ACM FAccT 2026

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2606.19668 2026-06-19 cs.CL 新提交 57%

Code-Switching Reveals Language Anchoring in Multilingual LLMs

代码切换揭示多语言大模型中的语言锚定

Jeonghyun Park, Seunghyun Yoon, Yonghyun Jun, Hwanhee Lee

机构 * Chung-Ang University(中央大学) Adobe Research(Adobe研究院)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.CL

AI总结 通过语法强制代码切换诊断多语言大模型中的语言锚定现象,提出锚定偏差度量并设计CANVAS干预方法,有效缓解代码切换导致的问答性能下降。

Comments 36 pages, 13 figures, 27 tables

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2606.18537 2026-06-18 cs.LG 新提交 57%

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗:从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington(华盛顿大学) NVIDIA(英伟达)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出GRID方法,从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励,训练通用智能体以学习环境通用能力,避免模式平均偏差,提升下游任务微调效率。

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2606.18506 2026-06-18 cs.LG eess.SP stat.AP 新提交 57%

Beyond AHI: An Interpretable Causal-Discovery-Guided Framework for Sleep Recovery in Connected Health

超越AHI:一种可解释的因果发现引导的睡眠恢复框架在互联健康中的应用

Saba A. Farahani, Elahe Khatibi, Manoj Vishwanath, Amir M. Rahmani, Hung Cao

机构 * University of California, Irvine(加州大学尔湾分校)

专题命中 AI治理与伦理 :alignment(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出一种可解释的因果发现引导框架,从多模态PSG中推导层次化睡眠恢复评分(SRS),在两大队列中SRS与感知恢复的关联强度是AHI的2.5倍。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at the 2nd Workshop on Sensing and Computing for Smart and Connected Health (SCH), co-located with IEEE/ACM CHASE 2026

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2606.17506 2026-06-17 cs.CL 新提交 57%

Evaluating Second-Order Bias of LLMs Through Epistemic Entitlement

通过认知权利评估大语言模型的二阶偏见

Ramaravind Kommiya Mothilal, Terry Jingchen Zhang, Raiyan Ahmed, Zhijing Jin, Shion Guha, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) EuroSafeAI Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany(马克斯·普朗克智能系统研究所(德国图宾根))

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出基于认知权利理论的逻辑推理任务,评估LLM在判断偏见内容时表现出的二阶偏见,发现模型判断存在系统性偏差且能规避安全护栏。

Comments 20 pages, 13 tables, 2 figures

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2606.11835 2026-06-11 cs.HC cs.AI 新提交 57%

Designing AI-Supported Focus Groups: A Role x Modality Playbook

设计AI支持的焦点小组:角色×模态剧本

Zhiqing Wang, Steven Dow

机构 * University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)

专题命中 AI治理与伦理 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对焦点小组资源密集且对引导高度敏感的问题,提出按AI角色(工具、联合主持、主持)和模态(文本、语音、具身)组织的剧本,并分析交互权衡与开放问题。

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