大模型对齐与安全

GraphShaper: Geometry-aware Alignment for Improving Transfer Learning in Text-Attributed Graphs

GraphShaper: 图形感知对齐以提高文本属性图形中的迁移学习

Heng Zhang, Tianyi Zhang, Yuling Shi, Xiaodong Gu, Yaomin Shen, Haochen You, Zijian Zhang, Yilei Yuan, Jin Huang

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

AI总结 GraphShaper通过多几何专门化框架提升文本属性图中迁移学习的性能，实现9.47%和7.63%的准确率提升。

Comments This submission has been withdrawn by the authors due to a fundamental error in the methodology that affects the validity of the main results

Enhancing Medical Large Vision-Language Models via Alignment Distillation

通过对齐蒸馏增强医学大视觉-语言模型

Aofei Chang, Ting Wang, Fenglong Ma

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

AI总结 本文提出MEDALIGN方法，通过蒸馏CLIP模型的知识提升医学大视觉-语言模型的视觉对齐和生成质量。

Comments Accepted to AAAI'2026 (Main track)

Delta-LLaVA: Base-then-Specialize Alignment for Token-Efficient Vision-Language Models

Delta-LLaVA: 基于令牌效率的视觉-语言模型对齐方法

Mohamad Zamini, Diksha Shukla

机构 * University of Wyoming（怀俄明大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 Delta-LLaVA通过低秩Delta投影和轻量级Transformer块实现视觉-语言模型的高效对齐，提升推理速度和训练效率。

Selfi: Self Improving Reconstruction Engine via 3D Geometric Feature Alignment

Selfi: 通过3D几何特征对齐实现自改进的重建引擎

Youming Deng, Songyou Peng, Junyi Zhang, Kathryn Heal, Tiancheng Sun, John Flynn, Steve Marschner, Lucy Chai

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Google（谷歌） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 Selfi通过特征对齐提升3D重建精度，利用VGGT输出作为伪地面真实值，实现NVS和姿态估计的高性能表现。

Comments Project Page: https://denghilbert.github.io/selfi/

Factorized Transport Alignment for Multimodal and Multiview E-commerce Representation Learning

因子化运输对多模态和多视角电商表示学习

Xiwen Chen, Yen-Chieh Lien, Susan Liu, María Castaños, Abolfazl Razi, Xiaoting Zhao, Congzhe Su

专题命中 其他安全 ：alignment(title)

AI总结 本文提出因子化运输框架，通过统一多模态和多视角学习，提升电商场景下的检索性能。

Comments Accepted by WSDM'26

HyperLoad: A Cross-Modality Enhanced Large Language Model-Based Framework for Green Data Center Cooling Load Prediction

HyperLoad: 一种基于大语言模型的跨模态增强框架用于绿色数据中心冷却负荷预测

Haoyu Jiang, Boan Qu, Junjie Zhu, Fanjie Zeng, Xiaojie Lin, Wei Zhong

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

AI总结 HyperLoad通过预训练大语言模型解决绿色数据中心小样本负载预测问题，利用跨模态知识对齐和多尺度特征建模提升预测精度，实现高效能绿色数据中心管理。

Real-Time Machine Learning for Embedded Anomaly Detection

嵌入式异常检测的实时机器学习

Abdelmadjid Benmachiche, Khadija Rais, Hamda Slimi

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； LIMA Laboratory（LIMA实验室） ； Chadli Bendjedid University（Chadli Bendjedid大学） ； Systems (LAMIS)（系统（LAMIS）） ； Echahid Cheikh Larbi Tebessi University（Echahid Cheikh Larbi Tebessi大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了嵌入式环境中实时异常检测的轻量级机器学习方法，分析了算法性能与硬件限制的权衡，并提供了算法选择的实用建议。

brat: Aligned Multi-View Embeddings for Brain MRI Analysis

brat: 用于脑部MRI分析的对齐多视图嵌入

Maxime Kayser, Maksim Gridnev, Wanting Wang, Max Bain, Aneesh Rangnekar, Avijit Chatterjee, Aleksandr Petrov, Harini Veeraraghavan, Nathaniel C. Swinburne

机构 * Memorial Sloan Kettering Cancer Center（纪念斯隆凯特林癌症中心） ； University of Oxford（牛津大学） ； London School of Economics（伦敦经济学院） 纠错

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

AI总结 brat通过多视图嵌入方法提升脑MRI与临床报告的对齐能力，公开发布基础模型以改进医学影像分析性能。

Comments First round accept at WACV 2026

In-Context Audio Control of Video Diffusion Transformers

上下文音频控制视频扩散变换器

Wenze Liu, Weicai Ye, Minghong Cai, Quande Liu, Xintao Wang, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技Kling团队） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出ICAC框架，通过三维注意力机制实现音频驱动的视频生成，解决时间同步信号在视频扩散模型中的整合问题。

Adaptive-VoCo: Complexity-Aware Visual Token Compression for Vision-Language Models

Adaptive-VoCo: 用于视觉-语言模型的复杂度感知视觉标记压缩

Xiaoyang Guo, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 Adaptive-VoCo通过动态压缩视觉标记提升视觉-语言模型的效率与鲁棒性

Comments Under submission

FocalComm: Hard Instance-Aware Multi-Agent Perception

FocalComm: 重视困难实例的多智能体感知

Dereje Shenkut, Vijayakumar Bhagavatula

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 FocalComm通过聚焦困难实例特征交换，提升多智能体协作感知中对行人等安全关键物体的检测性能。

Comments WACV 2026

Super Encoding Network: Recursive Association of Multi-Modal Encoders for Video Understanding

超级编码网络：多模态编码器的递归关联用于视频理解

Boyu Chen, Siran Chen, Kunchang Li, Qinglin Xu, Yu Qiao, Yali Wang

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； the School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出超级编码网络，通过递归关联多模态编码器提升视频理解性能，显著提升跟踪、识别、聊天和编辑等任务效果。