大模型对齐与安全

S1-MMAlign: A Large-Scale, Multi-Disciplinary Dataset for Scientific Figure-Text Understanding

S1-MMAlign: 一个大规模、跨学科的数据集用于科学图像-文本理解

He Wang, Longteng Guo, Pengkang Huo, Xuanxu Lin, Yichen Yuan, Jie Jiang, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 S1-MMAlign是一个大规模跨学科数据集，通过语义增强提升科学图像与文本的对齐质量，推动AI在科学领域的应用。

Comments 12 pages, 5 figures. Dataset available at https://huggingface.co/datasets/ScienceOne-AI/S1-MMAlign

A Survey on the Application of Large Language Models in Scenario-Based Testing of Automated Driving Systems

面向自动驾驶系统场景化测试的大型语言模型应用综述

Yongqi Zhao, Ji Zhou, Dong Bi, Tomislav Mihalj, Jia Hu, Arno Eichberger

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文综述了大型语言模型在自动驾驶系统场景化测试中的应用，系统分类了其在不同测试阶段的角色，并总结了关键特性与使用策略，同时指出了五个开放挑战和研究方向。

Comments 24 pages, 11 figures

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

Semantic Anchor Transport: Robust Test-Time Adaptation for Vision-Language Models

语义锚点传输：面向视觉-语言模型的鲁棒性测试时间适应

Shambhavi Mishra, Julio Silva-Rodriguez, Ismail Ben Ayed, Marco Pedersoli, Jose Dolz

机构 * LIVIA, ÉTS Montréal, Canada（LIVIA，蒙特利尔ÉTS，加拿大） ； International Laboratory on Learning Systems (ILLS), McGILL - ETS - MILA - CNRS - Université Paris-Saclay - CentraleSupélec, Canada（学习系统国际实验室（ILLS），麦吉尔大学-ÉTS-MILA-CNRS-巴黎-萨克雷大学-中央超导大学，加拿大） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 语义锚点传输通过生成伪标签和多模板蒸馏方法，提升视觉-语言模型在分布偏移下的鲁棒性与计算效率。

Comments Added additional figures to communicate the algorithm