大模型对齐与安全

GFM-RAG: Graph Foundation Model for Retrieval Augmented Generation

基于图的检索增强生成模型：图基础模型

Linhao Luo, Zicheng Zhao, Gholamreza Haffari, Dinh Phung, Chen Gong, Shirui Pan

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 GFM-RAG是一种基于图的检索增强生成模型，通过创新的图神经网络捕捉复杂查询-知识关系，实现了在未见数据集上的高效性能和泛化能力。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Semantic Reconstruction of Adversarial Plagiarism: A Context-Aware Framework for Detecting and Restoring "Tortured Phrases" in Scientific Literature

对抗性剽窃的语义重建：一种基于上下文的框架，用于检测和恢复科学文献中的‘扭曲短语’

Agniva Maiti, Prajwal Panth, Suresh Chandra Satapathy

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SRAP框架，通过双阶段架构检测并恢复科学文献中的对抗性剽窃，显著提升恢复准确率。

Comments 10 pages, 5 figures; unpublished manuscript; submitted to arXiv for dissemination

ConStruct: Structural Distillation of Foundation Models for Prototype-Based Weakly Supervised Histopathology Segmentation

ConStruct：用于基于原型的弱监督病理分割的基模态结构蒸馏

Khang Le, Ha Thach, Anh M. Vu, Trang T. K. Vo, Han H. Huynh, David Yang, Minh H. N. Le, Thanh-Huy Nguyen, Akash Awasthi, Chandra Mohan, Zhu Han, Hien Van Nguyen

机构 * Ho Chi Minh City University of Technology（胡志明市技术大学） ； University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； University of Houston（休斯顿大学） ； University of Information Technology（信息科技大学） ； College of Medical Science and Technology, Taipei Medical University（台北医学院医学科技学院） ； Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； Montefiore Medical Center, Albert Einstein College of Medicine（蒙特福伊医疗中心，阿尔伯特·爱因斯坦医学院） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 ConStruct通过结合CONCH的形态感知表示、SegFormer的多尺度结构线索和文本引导的语义对齐，提出一种高效的弱监督病理分割方法，提升分割精度和计算效率。

Dressing the Imagination: A Dataset for AI-Powered Translation of Text into Fashion Outfits and A Novel NeRA Adapter for Enhanced Feature Adaptation

为想象力着装：一个用于人工智能驱动的文本到时尚装扮的数据库及一种新的NeRA适配器用于增强特征适应

Gayatri Deshmukh, Somsubhra De, Chirag Sehgal, Jishu Sen Gupta, Sparsh Mittal

机构 * IIT Madras（印度理工学院Madras分校） ； Delhi Technological University（德里技术大学） ； IIT BHU（印度理工学院BHU分校） ； IIT Roorkee（印度理工学院Roorkee分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 FLORA数据集和NeRA适配器旨在提升人工智能生成时尚设计的精度与风格丰富度。

Comments Accepted as a Conference Paper at WACV 2026 (USA)