大模型对齐与安全

Large-scale modality-invariant foundation models for brain MRI analysis: Application to lesion segmentation

大规模模态不变基础模型用于脑MRI分析：应用于病变分割

Petros Koutsouvelis, Matej Gazda, Leroy Volmer, Sina Amirrajab, Kamil Barbierik, Branislav Setlak, Jakub Gazda, Peter Drotar

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

AI总结 本文提出了一种大规模模态不变基础模型，用于提升脑MRI中病变分割的性能，通过自监督学习预训练并保留细粒度模态特定特征。

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A Taxonomy and Review of Algorithms for Modeling and Predicting Human Driver Behavior

自动驾驶中人类驾驶行为建模与预测算法的分类与综述

Raunak P. Bhattacharyya, Kyle Brown, Juanran Wang, Katherine Driggs-Campbell, Mykel J. Kochenderfer

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

AI总结 本文对自动驾驶中人类驾驶行为建模与预测算法进行了分类和综述，统一了意图估计、特质估计和运动预测方法，并指出了该领域未来的研究方向。

Comments This revision has been accepted for publication in the Proceedings of the IEEE. The final version is available on IEEE Xplore

An AI-Driven Thermal-Fluid Testbed for Advanced Small Modular Reactors: Integration of Digital Twin and Large Language Models

面向先进小型模块化反应堆的AI驱动热-流体测试平台：数字孪生与大语言模型的集成

Doyeong Lim, Yang Liu, Zavier Ndum Ndum, Christian Young, Yassin Hassan

机构 * organization= Department of Nuclear Engineering, Texas A\&M University , city= College Station , postcode= 77843 , state= TX , country= USA 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个结合数字孪生与大语言模型的AI驱动热-流体测试平台，用于加速小型模块化反应堆的创新与部署。

Journal ref AI Thermal Fluids, 100023 (2025)

LiteEmbed: Adapting CLIP to Rare Classes

LiteEmbed: 适应CLIP的稀有类别

Aishwarya Agarwal, Srikrishna Karanam, Vineet Gandhi

机构 * CVIT, Kohli Centre for Intelligent Systems, IIIT Hyderabad, India（印度海得拉巴IIIT大学计算机视觉研究所、Kohli智能系统中心） ； Adobe Research, Bengaluru, India（印度班加罗尔Adobe研究） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 LiteEmbed通过子空间优化和双目标方法，实现CLIP在稀有类别上的少样本个性化，提升分类和检索任务的性能。

Comments 14 pages, 12 figures

MATS: An Audio Language Model under Text-only Supervision

MATS: 一种基于纯文本监督的音频语言模型

Wen Wang, Ruibing Hou, Hong Chang, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, China（中国科学院智能信息处理重点实验室（中国科学院）） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 MATS通过纯文本监督训练，实现音频理解能力，无需依赖音频数据，展现出与大规模音频-语言对训练模型相当的性能。

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