本研究提出了新的基准SafeWorld，以解决大型语言模型在不同文化和法律标准下的安全性评估问题。结果表明，现有模型在文化敏感性和法律合规性方面存在困难，而SafeWorldLM表现优异，显示其在全球安全标准对齐中的潜力。

该研究提出了一种基于文档检索的监管信息检索新方法REG-IR，采用完整文档查询。实验结果显示，BERT模型的领域微调效果最佳，使用日期过滤器可提升检索性能。此外，研究探讨了自然语言处理在法律合规性中的应用，提出了多步骤的抽取-生成架构以处理长篇法规文本，并开发了R2GQA问答系统，帮助学生理解法律文件。