大模型对齐与安全

VIGOR: VIdeo Geometry-Oriented Reward for Temporal Generative Alignment

VIGOR: 面向视频几何的时序生成对齐奖励

Tengjiao Yin, Jinglei Shi, Heng Guo, Xi Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(title)

AI总结 提出基于几何的奖励模型，利用预训练几何基础模型通过跨帧重投影误差评估多视图一致性，以点方式计算误差，并引入几何感知采样策略，通过后训练和推理时优化对齐视频扩散模型，提升生成视频的几何一致性。

Comments Project Page: https://vigor-geometry-reward.com/

LALM-as-a-Judge: Benchmarking Large Audio-Language Models for Safety Evaluation in Multi-Turn Spoken Dialogues

LALM-as-a-Judge：用于多轮口语对话安全评估的大型音频语言模型基准测试

Amir Ivry, Shinji Watanabe

机构 * Computer Engineering, Technion--Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，技术离子技术研究所，以色列海法） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，美国匹兹堡） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title)

AI总结 针对口语对话中社会不安全内容评估仍以文本为中心、忽略韵律和转录失败的问题，提出包含24000个多轮口语对话的开放基准，评估6种大型音频语言模型在文本、音频和多模态设置下的敏感性、严重性顺序特异性和轮次位置偏差，发现音频提供非词汇证据，多模态增益非普遍且存在多种模式。

Comments Accepted to ICML 2026

CADRE: Stable, Parameter Efficient Adaptation of Medical Vision Language Models with Bounded Forgetting and Prior Drift

CADRE：具有有界遗忘和先验漂移的稳定、参数高效的医学视觉语言模型适应

Rishabh Jha, Amrita Singh, Prashanna Chudal

机构 * Mindriser's Consortium, Kathmandu, Nepal（Mindriser's 联盟，加德满都，尼泊尔） ； University of Victoria, BC, Canada（维多利亚大学，不列颠哥伦比亚省，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出CADRE框架，通过结合低秩适应与弹性权重巩固及先验锚定惩罚，在仅训练0.23%参数下实现医学视觉语言模型的高精度、低遗忘和正向反向迁移，遗忘率降低约七倍。

Decoding-Level Taboo: A Diagnostic Stress Test for LLM Robustness

解码层面禁忌：大语言模型鲁棒性的诊断压力测试

Tadanobu Chuyo Kamijo, Ori Rottenstreich, Javier Conde, Gonzalo Martínez, Pedro Reviriego

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

AI总结 本文提出Decoding-Level Taboo这一零提示诊断压力测试，通过干预logit空间迫使大语言模型偏离标称路径，评估发现其鲁棒性与参数规模、指令对齐正相关，该测试还可用于生成合成数据集等场景。

DREAMS: Density Functional Theory Based Research Engine for Agentic Materials Simulation

DREAMS：基于密度泛函理论的智能体材料模拟研究引擎

Ziqi Wang, Hongshuo Huang, Hancheng Zhao, Changwen Xu, Shang Zhu, Jan Janssen, Venkatasubramanian Viswanathan

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA（机械工程系，密歇根大学，安阿伯，密歇根州，美国） ； Max-Planck-Institute for Sustainable Materials, Materials Informatics, Düsseldorf, Germany（可持续材料研究所，材料信息学，杜塞尔多夫，德国） ； Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA（机械工程，密歇根大学，安阿伯，密歇根州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于DFT的分层多智能体框架DREAMS，通过多层安全防护提升LLM智能体材料模拟的可信度，在Sol27LC基准等任务中表现优异，可平衡可信度与成本，推动自主材料模拟发展。

Comments 47 pages, 44 pages of Supporting Information

Benchmarking the Robustness of Agentic Systems to Adversarially-Induced Harms

评估智能体系统对抗恶意诱导危害的鲁棒性

Jonathan Nöther, Adish Singla, Goran Radanovic

机构 * Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出智能体系统危害分类法与BAD-ACTS基准，评估LLM类智能体对抗恶意诱导的鲁棒性，发现其攻击成功率达40%-90%，并提出零样本消息监控防御方法。

FinToolBench: Evaluating LLM Agents for Real-World Financial Tool Use

FinToolBench：评估LLM代理在真实金融工具使用中的表现

Jiaxuan Lu, Kong Wang, Yemin Wang, Qingmei Tang, Hongwei Zeng, Xiang Chen, Jiahao Pi, Shujian Deng, Lingzhi Chen, Yi Fu, Kehua Yang, Xiao Sun

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Tencent（腾讯） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 FinToolBench是首个评估金融工具学习代理真实世界表现的基准，通过760个可执行金融工具和295个严格查询，评估时效性、意图类型和合规性等关键维度。

LLM2Vec-Gen: Generative Embeddings from Large Language Models

LLM2Vec-Gen：从大型语言模型生成嵌入向量

Parishad BehnamGhader, Vaibhav Adlakha, Fabian David Schmidt, Nicolas Chapados, Marius Mosbach, Siva Reddy

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila–Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） ； Cohere ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 LLM2Vec-Gen通过自监督学习生成大型语言模型的嵌入向量，无需微调，提升MTEB基准测试性能，并保留语义和推理能力。

Comments Accepted to COLM 2026

Navigating the Mirage: A Dual-Path Agentic Framework for Robust Misleading Chart Question Answering

穿越幻象：一种双路径代理框架用于鲁棒的误导图表问答

Yanjie Zhang, Yafei Li, Rui Sheng, Zixin Chen, Yanna Lin, Huamin Qu, Lei Chen, Yushi Sun

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ChartCynics双路径框架，通过分离感知与验证，利用诊断视觉路径和OCR驱动数据路径解决图表误导问题，提升模型鲁棒性。

Comments 10pages, 4 figures

What's on My Network? Using Large Language Models to Identify Real-World IoT Devices at Scale

我的网络上有什么？使用大语言模型大规模识别现实世界中的物联网设备

Rameen Mahmood, Tousif Ahmed, Sai Teja Peddinti, Danny Yuxing Huang

机构 * New York University（纽约大学） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 研究共享环境中物联网设备识别难题，引入语义推理管道，用大语言模型构建高保真标签并指令微调模型，在众多供应商中取得高准确率，对多种问题保持稳健，为大规模可信设备识别提供基础。

Comments 18 pages, 3 figures

Journal ref Proc. ACM Netw. 4, CoNEXT2, Article 26 (2025)

Towards a more realistic evaluation of machine learning models for bearing fault diagnosis

迈向更现实的机器学习模型在轴承故障诊断中的评估

João Paulo Vieira, Victor Afonso Bauler, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Federal University of Santa Catarina（电气与电子工程系，圣卡塔琳娜联邦大学） ； Department of Mechanical Engineering, Federal University of Santa Catarina（机械工程系，圣卡塔琳娜联邦大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了振动基轴承故障诊断中数据泄漏问题，提出无泄漏评估方法，改进分类任务为多标签问题，并通过四个数据集验证了方法对提升工业故障诊断系统可靠性的重要性。

Comments To appear in Mechanical Systems and Signal Processing

Journal ref Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 258, 2026, 114640

From Agent Traces to Trust: A Survey of Evidence Tracing and Execution Provenance in LLM Agents

从智能体痕迹到信任：LLM智能体中的证据追踪与执行溯源

Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Taotao Cai, Zirui Liu, Qingqiang Sun, Zequn Sun, Zhangkai Wu, Manqing Dong, Mingkai Zheng, Xuefei Yin, Yanming Zhu

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Jiangsu University（江苏大学） ； University of Southern Queensland（南方昆士兰大学） ； Peking University（北京大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Macquarie University（麦觉瑞大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了LLM智能体中的证据追踪与执行溯源方法，通过统一溯源视角连接检索、工具使用、记忆等环节，提出分类体系并讨论开放挑战。

Position: Token Taxes Can Mitigate AI's Economic Risks

立场：代币税可以减轻AI的经济风险

Lucas Irwin, Tung-Yu Wu, Fazl Barez

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

AI总结 本文提出代币税作为减轻AI经济风险的技术治理方案，利用现有计算治理基础设施强制执行，并规划了研究路线图。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Post-AGI Science and Society Workshop (OpenReview: https://openreview.net/forum?id=03tzkncv2c)

SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills

SkillNet: 创建、评估和连接AI技能

Yuan Liang, Ruobin Zhong, Haoming Xu, Chen Jiang, Yi Zhong, Runnan Fang, Jia-Chen Gu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Yida Xue, Xin Xu, Tongtong Wu, Kun Wang, Yang Liu, Zhen Bi, Jungang Lou, Yuchen Eleanor Jiang, Hangcheng Zhu, Gang Yu, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Chenxi Wang, Yijun Wang, Zifei Shan, Xi Chen, Zhaopeng Tu, Feiyu Xiong, Xin Xie, Peng Zhang, Zhengke Gui, Lei Liang, Jun Zhou, Chiyu Wu, Jin Shang, Yu Gong, Junyu Lin, Changliang Xu, Hongjie Deng, Wen Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Fei Huang, Ningyu Zhang, Jeff Z. Pan, Guilin Qi, Haofen Wang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Southeast University（东南大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huzhou University（湖州大学） ； Hornor Device Co., Ltd（Hornor设备有限公司） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（杭州先进研究所，UCAS） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SkillNet通过统一的本体和多维评估机制，大规模创建、评估和连接AI技能，提升代理性能并促进技能的持久掌握。

Comments http://skillnet.openkg.cn/; add SkillNet-Gym, a benchmark for evaluating skill retrieval, utilization, composition, and SkillNet-Fabric for task-specific skill routing through lightweight Wikis

VirnyFlow: Optimizing ML Pipelines for Accuracy, Fairness, and Stability at Scale

VirnyFlow：面向大规模场景下兼顾准确率、公平性与稳定性的机器学习流水线优化

Denys Herasymuk, Anastasiia Mozghova, Nazar Protsiv, Vladyslav Sydorak, Julia Stoyanovich

机构 * Ukrainian Catholic University（乌克兰天主教大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 VirnyFlow是兼顾准确率、公平性与稳定性的大规模ML流水线优化系统，可扩展至多节点，在真实数据集上性能优于主流AutoML系统，支持人类在环迭代调整优化目标。

NAST: Improving Negation Handling in Medical Vision-Language Models through Negation-Aware Selective Training

针对医学视觉-语言模型中否定处理改进的分层微调

Ali Abbasi, Mehdi Taghipour, Rahmatollah Beheshti

机构 * University of Delaware（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)

AI总结 本研究提出NAST方法，通过因果追溯效应调节逐层梯度更新，提升医学视觉-语言模型对否定处理的识别能力，同时保持一般视觉-语言对齐。

Comments 16 pages, 6 figures. Accepted to MLHC 2026

Doctorina MedBench: A Dialogue-Based Benchmark and Evaluation Framework for Agent-Based Medical AI

Doctorina MedBench：基于真实医患交互的医疗AI端到端评估框架

Anna Kozlova, Stanislau Salavei, Pavel Satalkin, Hanna Plotnitskaya, Sergey Parfenyuk, Andy Nkansah

机构 * A.I. Doctor Medical Assist LTD（A.I. Doctor Medical Assist有限公司） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Doctorina MedBench通过模拟真实医患对话评估医疗AI系统，包含诊断、观察、治疗和步骤计数四项指标，用于评估临床正确性和对话效率，同时支持多层级测试和质量监控。

RedditPersona: A Modular Framework for Community-Conditioned LLM Adaptation from Reddit

RedditPersona: 一个用于从Reddit进行社区条件化LLM适配的模块化框架

Amirhossein Ghaffari, Ali Goodarzi, Huong Nguyen, Simo Hosio, Lauri Lovén, Ekaterina Gilman

机构 * Future Computing Group University of Oulu（未来计算组奥卢大学） ； Centre for Applied Computing University of Oulu（应用计算中心奥卢大学） 纠错

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

AI总结 提出RedditPersona模块化框架，通过五种分组策略和QLoRA训练参数高效适配器，在112个Reddit子版块上评估社区条件化语言模型，发现适配器的行为可识别性与策略内在一致性相关，且所有策略在可识别性和分布相似性之间存在一致权衡。

Comments Accepted manuscript (CC BY 4.0). To appear in ACM CIKM 2026, Rome, Italy, Nov 7-11, 2026. DOI: https://doi.org/10.1145/3799682.3840182

Moxia: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Self-Explaining Mathematical Reasoning

AXIOM: 一种用于可验证数学推理的信任优先神经符号执行架构

Alessio Bruno

机构 * Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出AXIOM架构，将语言模型限制为规范化器，通过确定性计算机代数系统管道实现可验证的数学推理，在4个MATH类别上达到94.36%的正确率和100%的信任度。

Comments Preprint. 16 pages, 2 figures. Live interactive demo: https://huggingface.co/spaces/Squagghy/moxia. Paper artifact and dataset on Zenodo (concept-DOI): 10.5281/zenodo.21906509

ELBench: A Multi-Dimensional Benchmark for Education-Facing Large Language Models

ELBench：面向教育场景的大语言模型多维基准

Yilin Jiang, Xiaorong Zhu, Fei Tan, Zicheng Zhang, Kaiyi Huang, Yang Yu, Zexuan Fei, Yiming Luo, Keqian Li, Hao Hao, Guangtao Zhai, Aimin Zhou

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY

AI总结 ELBench是首个评估教育大模型四项核心要求的综合基准，评估发现通用模型综合表现相近但模块优势不同，中国模型在安全性模块领先，教育专用模型未在教育模块占优，高阶培养存在系统性盲点。

Comments 13 pages, 6 figures, 8 tables. Benchmark data: https://huggingface.co/datasets/ZeroLoss-Lab/ELBench

Investigating Adversarial Robustness of Multi-modal Large Language Models

探究多模态大语言模型的对抗鲁棒性

Hashmat Shadab Malik, Muzammal Naseer, Salman Khan

机构 * Mohamed Bin Zayed University of AI, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋） ； Khalifa University, UAE（哈利法大学，阿联酋） ； Australian National University, Australia（澳大利亚国立大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；jailbreak(abstract)

AI总结 通过系统研究多模态大语言模型的对抗鲁棒性，提出诊断性CLIP对齐协议预测鲁棒视觉编码器的迁移效果，并证明端到端多模态对抗训练能显著提升模型在强对抗攻击下的性能。

Journal ref The 37th British Machine Vision Conference (BMVC) 2026

Multilingual Agent-Based World Modeling for Social Science

MASim：面向社会科学的多语言代理模拟

Xuan Zhang, Wenxuan Zhang, Anxu Wang, See-Kiong Ng, Yang Deng

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

AI总结 MASim是一种多语言代理模拟框架，用于研究社会行为，通过多语言代理模拟公众意见和媒体影响，展现多语言模拟在社会科学中的重要性。

Comments Accepted at COLM 2026

Adversarially Robust Few-Shot Anomaly Detection with Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的对抗鲁棒小样本异常检测

Akib Mohammed Khan, Bartosz Krawczyk

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；trustworthy(abstract)

AI总结 该研究针对视觉基础模型的小样本异常检测场景，提出无需训练骨干网络的对抗鲁棒方法，经实验在多数据集上提升了对抗检测性能，且保持较高干净准确率。

Comments Accepted to BMVC 2026

Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory

人工智能利维坦：通过霍布斯社会契约理论视角探索大语言模型智能体的社会演化

Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra

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

AI总结 本研究基于LLM智能体构建模拟社会，通过霍布斯社会契约理论验证其演化契合该理论，证实LLMs可模拟复杂社会动态，有望助力人类对社会系统的理解。

Inspecting Training Dynamics of Similarity Development in Supervised Vision Networks

监督视觉网络中相似度发展的训练动态分析

Katarzyna Filus, Mateusz Żarski

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；trustworthy(abstract)

AI总结 本研究提出训练时框架DSI，分析卷积与Transformer视觉网络的相似度发展，发现其分三阶段形成结构且存在错误细化现象，为AI评估提供训练视角。

Amplitude-Only FFN Intervention for Tool-Structured LLM Inference Method: Gated Evaluation Protocol, and Cross-Model Empirical Results

用于工具结构化大语言模型推理方法的仅幅度前馈网络干预：门控评估协议及跨模型实证结果

Sheng Xu, Zhen Chen, Junhua Wang, Boyuan Huang, Ke Jia, Jiadun Zhu, Yiming Xu

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

AI总结 研究推理时FFN干预改善大语言模型结构化输出，提出无损的幅度门控方法，定义细粒度干预系统和评估协议。在多个模型上实验，AG在工具结构化任务中效果最佳，不同AG变体各有优劣，确定工具结构化推理是FFN级推理优化首要目标。

Comments 30 pages, 9 figures

Self-Correction Bench: Uncovering and Addressing the Self-Correction Blind Spot in Large Language Models

Self-Correction Bench：揭示并解决大语言模型中的自校正盲点

Ken Tsui

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出Self-Correction Bench框架，发现大语言模型存在64.5%的自校正盲点，经微调或添加“Wait”可显著降低该盲点，揭示了自校正能力未激活的机制。

Comments Accepted to COLM 2026

Do LLMs Hold Their Values? MANTA: A Multi-Turn Adversarial Benchmark for Animal Welfare Reasoning

LLMs 是否坚持其价值观？MANTA：一个用于动物福利推理的多轮对抗性基准

Isabella Luong, Joyee Chen, Sankalpa Ghose, David Williams-King, Linh Le, Allen Lu

机构 * SPAR ； Compassion Aligned Machine Learning（同情对齐机器学习） ； NUS（新加坡大学） ； Mila（Mila研究所） ； ERA Cambridge（剑桥ERA） 纠错

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

AI总结 提出 MANTA 基准，通过多轮对抗性对话评估大语言模型在动物福利推理中的价值观稳定性和道德敏感性，发现单轮基准无法捕捉的排名变化和物种-压力交互效应。

Exposure is not manifestation: measurement target and output resolution jointly determine which behavioural-faithfulness evaluator wins

创造力、诚实和设计遗忘在小型双曲语言模型中出现

Kwan Soo Shin

机构 * PolymathMinds Lab（多智思维实验室） ； POSTECH（浦项科技大学） ； aSSIST University（aSSIST大学） ； Korean Educational Development Institute（韩国教育开发院） 纠错

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

AI总结 研究探讨小型双曲语言模型如何成为可信陪伴式AI，通过行为审计器检测合规差距，用线性读出检测相关问题，创意框架播种器更优，记忆操作系统实现设计遗忘，为可信陪伴式AI提供了小模型路径。

Comments Substantially revised and narrowed version with a new title and estimand-centred analysis. Comparisons are now reported at three output resolutions, and the reproducibility package has been rebuilt. The author list was changed with the approval of all authors listed on v1-v2; previous versions remain publicly available. 17 pages, 3 figures, 3 tables

A Mechanistic Perspective and Circuit-Guided Difficulty Metric for Unlearning

迈向理解遗忘难度：一种机制视角和电路引导的难度度量

Jiali Cheng, Ziheng Chen, Chirag Agarwal, Hadi Amiri

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛约拉分校） ； Walmart Global Tech（沃尔玛全球技术） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CUD度量，通过分析模型电路揭示遗忘难度的机制特征，为设计基于模型机制的遗忘方法提供理论基础。

Comments ACL 2026 Findings