大模型对齐与安全

A Hybrid Discrete-Event and Agent-Based Simulation Approach to Model Circular Supply Chains in Healthcare: A Case Study of Laparoscopic Scissors

用于建模医疗领域循环供应链的混合离散事件与基于智能体的仿真方法：以腹腔镜剪刀为例

Mohd Shoaib, Antuela Tako, Shahin Rahimifard

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 本文以腹腔镜剪刀供应链为案例，采用混合离散事件与基于智能体的仿真方法，评估医疗领域引入循环医疗器械设计的影响，为医院提供最优库存策略，指出采用循环产品可降低环境影响但需大量前期投资。

Beyond Accuracy: Assessing Calibration of Geospatial Foundation Models and Their Sensitivity to Distribution Shifts

超越准确率：评估地理空间基础模型的校准度及其对分布偏移的敏感性

Nils Lehmann, Jakob Gawlikowski, Burak Ekim, Isaac Corley, Xiao Xiang Zhu

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院） ； Taylor Geospatial（泰勒地理空间公司） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究指出GeoFMs仅用准确率排序的不足，分析其校准度与分布偏移敏感性，发现EO预训练模型更易过度自信，提出需多条件多指标评估以缩小实际部署差距。

ConfTriage: A Calibration-Aware LLM Triage Framework for Pulmonary Nodule Malignancy with Selective Specialist Deferral

ConfTriage：用于肺结节恶性程度分级的校准感知大语言模型分级框架，结合选择性专家模型转诊机制

Md Rabiul Islam, Samir Abdaljalil, Erchin Serpedin, Hasan Kurban

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 本研究提出ConfTriage框架，以校准感知LLM为核心结合专家DL后备模型，通过肺结节属性的自然语言表述实现分级，在LIDC-IDRI数据集上取得88.22%的F1分数与0.92的AUC，可高效处理多数病例并仅转诊不确定病例，为医疗决策支持提供了新路径。

Comments 14 pages, 8 figures. Currently under review

TruthLens: Object Hallucination Detection via Self-Evaluating Truthfulness Scores in LVLMs

TruthLens：通过大型视觉语言模型（LVLM）中的自评估真实性分数检测对象幻觉

Yanqi Wu, Runhe Lai, Xinhua Lu, Qichao Chen, Zhiping Zhou, Jia-Xin Zhuang, Weijiang Yu, Ruixuan Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Nottingham Malaysia（马来西亚诺丁汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 TruthLens 是一种无需额外成本的 LVLM 对象幻觉检测框架，通过微调 LM 头部输出真实性分数，在 MS-COCO 数据集上的 Qwen2.5-VL-7B 上实现了超 17% 的 AUROC 提升，性能达当前最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

Cross-platform epistemic verification for improving factual reliability in AI-generated news summarization

用于提升AI生成新闻摘要事实可靠性的跨平台认知验证

Zhuo Xie, Haoze Ni

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 本研究提出多源证据共识验证（MECV）框架，通过多异构来源证据聚合与多LLM陪审团机制修正AI生成新闻摘要的幻觉，在SummEdits基准上提升了事实一致性，为可信AI与自动化新闻研究提供了新方法。

RAC: Reference-Aware Activation Compression for Communication-Efficient Split LLM Inference

RAC：面向通信高效的分割式大语言模型推理的参考感知激活压缩

Guotao Yang, Mingxi Zhao, Haopeng Li, Zhengchao Wang, Sheng Chen, Yitao Hu, Keqiu Li

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对分割式LLM推理的通信瓶颈，提出参考感知激活压缩方法RAC，通过参考感知编解码器等技术降低通信开销，在多模型多链路对实验中验证了其时间性能提升与任务分数变化情况。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables

Goal-Oriented Logic-based Semantic Communication for Neuro-Symbolic Reasoning with Applications onto Autonomous Driving

面向目标的基于逻辑的语义通信及用于自动驾驶的神经符号推理

Ahmet Faruk Saz, Duo Xu, Faramarz Fekri

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 本文针对自动驾驶场景，提出基于一阶逻辑的目标导向语义通信方法，通过选择关键证据传输实现安全决策，在相同通信预算下优于均匀证据选择。

Think2Go: Generative Next POI Recommendation with LLM Reasoning

Think2Go：基于大语言模型推理的生成式下一个兴趣点（POI）推荐

Zhuang Zhuang, Shanshan Feng, Hangwei Qian, Mingqi Yang, Heng Qi, Yanming Shen, Baocai Yin

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 Think2Go框架统一SFT与RL推理，通过优势加权机制校准策略优化，解决现有POI推荐模型的意图捕捉不足问题，提升推荐性能与稳健性。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track Cycle 1 (Oral presentation)

Anchoring and Steering Diffusion: Enhancing the Faithfulness of Text-to-Image Generation at Inference Time

锚定与引导扩散：在推理时提升文生图生成的忠实度

Xinyi Wang, Yuyang Huang, Yalin Su, Pengcheng Luan, Tao Zhang, Feiming Wei, Wenxian Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出无训练框架AnchorSteer，通过语义锚定与反射引导组件改进文生图扩散模型的推理，在GenEval等基准上提升文本-图像对齐性能且保持视觉质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

Automating structural reliability analysis with a multi-agent large language model framework

使用多智能体大语言模型框架实现结构可靠性分析自动化

Jaehwan Jeon, Chang Hee Lee, Taeyong Kim

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 研究提出多智能体大语言模型框架，通过专门智能体处理结构可靠性分析流程，用QLoRA微调方法规划器，由确定性求解器计算结果，降低专业知识壁垒，保持计算可信度，实现结构可靠性分析自动化。

Comments 41 pages, 10 figures. Submitted to Automation in Construction

Machine Learning Challenges in Intelligent Unmanned Aerial Vehicle Operations in Developing Economie

发展中经济体智能无人机操作中的机器学习挑战

Isuru Munasinghe, Nethmi Pathirana, Charitha Dombawala, Asanka Perera, Akila Pemasiri

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 探讨发展中经济体无人机智能操作面临的机器学习挑战，涉及导航、感知等核心功能领域，因资源、环境等因素受限，凸显了实验性能与实际部署间的差距。

Hallucination Detector: A hybrid LLM and Semantic Scholar tool calling for detecting hallucination in scientific literature on AtomGPT.org

幻觉检测器：一种用于在AtomGPT.org上检测科学文献中幻觉的混合大语言模型和语义学者工具调用

Harichandana Neralla, Jaehyung Lee, Aldo H. Romero, Kamal Choudhary

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型用于科学写作时出现的虚构参考文献问题，提出结合大语言模型字段提取与语义学者结构化检索的AtomGPT参考文献检查器，经基准测试能可靠标记多数幻觉引用，保障文献引用可信度。

Fiber Bragg grating-based acoustic sensing system enabled by ML-trained, sub-picometer-tunable hybrid III-V/SiN lasers

基于光纤布拉格光栅的声学传感系统：采用机器学习训练、亚皮米可调谐混合III-V/SiN激光器

Prabhav Gaur, Premanand Chandramani, Yossef Ehrlichman, Mohammed Alshamari, Yufei Chu, Abu Mitul, John Simons, Ibrahim G. Yayla, Ming Han, Ashok V. Krishnamoorthy

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出一种机器学习训练的混合III-V/SiN可调谐激光器，实现亚皮米级波长控制，用于光纤布拉格光栅声学传感系统，实现高灵敏度、多通道分布式声发射检测与自适应空间定位。

SWARM-LLM: Collaborative Inference for Edge-based Small Language Models

SWARM-LLM：基于边缘的小语言模型的协同推理

Mostafa Dahshan, Quazi Mamun, Tanmoy Debnath

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 提出SWARM-LLM路由协作层，通过轻量级不确定性估计和安全信号，在边缘SLM、对等SLM协作和云端FM之间动态选择查询处理方式，实现精度、延迟和成本的平衡。