大模型对齐与安全

Safety at One Shot: Patching Fine-Tuned LLMs with A Single Instance

单次实例实现安全：用一个实例修补微调的LLM

Jiawen Zhang, Lipeng He, Kejia Chen, Jian Lou, Jian Liu, Xiaohu Yang, Ruoxi Jia

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(title,abstract)；alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过单个安全示例高效修复微调后的LLM安全性，无需牺牲实用性且成本极低。

Intervene-All-Paths: Unified Mitigation of LVLM Hallucinations across Alignment Formats

干预所有路径：统一缓解跨对齐格式的大型视觉-语言模型幻觉

Jiaye Qian, Ge Zheng, Yuchen Zhu, Sibei Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种统一干预框架，通过分析不同路径间的相互作用，有效缓解跨对齐格式的LVLM幻觉问题。

Comments Accepted to NeurIPS 2025, Project Page: https://github.com/SooLab/AllPath

CutisAI: Deep Learning Framework for Automated Dermatology and Cancer Screening

CutisAI: 用于自动化皮肤科和癌症筛查的深度学习框架

Rohit Kaushik, Eva Kaushik

机构 * Hanson Professional Services USA（Hanson专业服务公司） ； University of Tennessee Knoxville（田纳西大学肯纳邦克分校） ； Oak Ridge National Laboratory USA（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CBDC框架结合统计学习理论、拓扑数据分析和贝叶斯符合推断，实现了皮肤病和癌症筛查的高准确率和可信不确定性量化。

Comments 10 pages, 3 figures

Advancing Assistive Robotics: Multi-Modal Navigation and Biophysical Monitoring for Next-Generation Wheelchairs

推动辅助机器人：多模态导航与生物物理监测用于下一代轮椅

Md. Anowar Hossain, Mohd. Ehsanul Hoque

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种多模态轮椅控制系统，结合多种输入接口与生物物理监测，提升患者独立性并实现护理人员实时监督。

CalliReader: Contextualizing Chinese Calligraphy via an Embedding-Aligned Vision-Language Model

CalliReader：通过嵌入对齐的视觉-语言模型 contextualizing 中文书法

Yuxuan Luo, Jiaqi Tang, Chenyi Huang, Feiyang Hao, Zhouhui Lian

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学计算机技术研究院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 CalliReader通过字符级切片、视觉-文本对齐和嵌入指令微调，解决中文书法的上下文识别问题，实现比现有方法和专业书法家更高的准确性与更低的幻觉率。

Comments 11 pages

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025