大模型对齐与安全

Insight Miner: A Time Series Analysis Dataset for Cross-Domain Alignment with Natural Language

Insight Miner: 一个用于跨领域对齐的时间序列分析数据集与自然语言

Yunkai Zhang, Yawen Zhang, Ming Zheng, Kezhen Chen, Chongyang Gao, Ruian Ge, Siyuan Teng, Amine Jelloul, Jinmeng Rao, Xiaoyuan Guo, Chiang-Wei Fang, Zeyu Zheng, Jie Yang

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Mineral（矿石） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Insight Miner 是一个大规模多模态模型，通过代理工作流生成高质量时间序列描述，提升跨领域时间序列分析能力。

Few-Shot Learning from Gigapixel Images via Hierarchical Vision-Language Alignment and Modeling

通过层次化视觉-语言对齐和建模实现高像素图像的少样本学习

Bryan Wong, Jong Woo Kim, Huazhu Fu, Mun Yong Yi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； IHPC, A*STAR（A*STAR研究院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 HiVE-MIL通过层次化视觉-语言对齐和建模，提升高像素图像的少样本学习性能，实现4.1%的宏F1提升。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

TV2TV: A Unified Framework for Interleaved Language and Video Generation

TV2TV：一种用于交错语言和视频生成的统一框架

Xiaochuang Han, Youssef Emad, Melissa Hall, John Nguyen, Karthik Padthe, Liam Robbins, Amir Bar, Delong Chen, Michal Drozdzal, Maha Elbayad, Yushi Hu, Shang-Wen Li, Sreya Dutta Roy, Jakob Verbeek, XuDong Wang, Marjan Ghazvininejad, Luke Zettlemoyer, Emily Dinan

机构 * Meta FAIR 纠错

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

AI总结 TV2TV通过统一框架实现语言与视频生成的交错过程，提升视频生成的视觉质量和可控性。

From Verification Burden to Trusted Collaboration: Design Goals for LLM-Assisted Literature Reviews

从验证负担到可信协作：LLM辅助文献综述的设计目标

Brenda Nogueira, Werner Geyer, Andrew Anderson, Toby Jia-Jun Li, Dongwhi Kim, Nuno Moniz, Nitesh V. Chawla

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

AI总结 本文针对LLM辅助文献综述中的信任和协作问题，提出六个设计目标和框架，通过可视化、验证和反馈对齐提升可信度与协作效率。

Few-Shot VLM-Based G-Code and HMI Verification in CNC Machining

少样本基于视觉语言模型的CNC加工G代码和人机界面验证

Yasaman Hashem Pour, Nazanin Mahjourian, Vinh Nguyen

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Michigan Technological University（机械与航空航天工程系，密歇根技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于视觉语言模型的少样本方法，用于验证CNC加工中G代码与人机界面的错误和安全状态。

Electrical Stability of Cr2O3/\b{eta}-Ga2O3 and NiOx/\b{eta}-Ga2O3 Heterojunction Diodes

Cr2O3/η-Ga2O3和NiOx/η-Ga2O3异质结二极管的电气稳定性

Yizheng Liu, Haochen Wang, Carl Peterson, Chinmoy Nath Saha, Chris G. Van de Walle, Sriram Krishnamoorthy

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 Cr2O3基异质结二极管在高温和环境暴露下表现出更高的稳定性和性能，优于NiOx基异质结二极管。

Machine Learning Prediction of Charged Defect Formation Energies from Crystal Structures

基于晶体结构的电荷缺陷形成能机器学习预测

Shin Kiyohara, Chisa Shibui, Soungmin Bae, Yu Kumagai

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于晶体结构的机器学习方法，用于预测电荷状态下缺陷形成能，并通过实验验证了其在氧空位预测中的有效性，同时识别出潜在的光伏材料。

Comments Published in Phys. Rev. Lett

Journal ref Phys. Rev. Lett. 135, 246101, 2025

Information-driven Fusion of Pathology Foundation Models for Enhanced Disease Characterization

基于信息驱动的病理基础模型融合以增强疾病表征

Brennan Flannery, Thomas DeSilvio, Jane Nguyen, Satish E. Viswanath

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Cleveland Clinic（克利夫兰诊所） ； Department of Pathology（病理学系） ； Emory University（埃默里大学） ； Department of Pediatrics（儿科学系） ； Louis Stokes VA Cleveland Medical Center（路易斯·斯托克斯退伍军人医疗中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究提出基于信息驱动的病理基础模型融合方法，通过智能融合提升癌症分级和分期的预测性能与可解释性。

Comments 29 Pages, 10 figures