大模型对齐与安全

Mixture-of-Models: Unifying Heterogeneous Agents via N-Way Self-Evaluating Deliberation

模型混合：通过N方式自我评估 deliberation 统一异质代理

Tims Pecerskis, Aivars Smirnovs

机构 * Peeramid Labs（Peeramid实验室） ； The AI Futures Collective（人工智能未来集体） 纠错

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

AI总结 通过N方式自我评估 deliberation 协议，统一异质代理，实现小模型集合在性能上超越大模型，建立新的硬件效率前沿。

Cross-Lingual Activation Steering for Multilingual Language Models

多语言激活引导用于多语言语言模型

Rhitabrat Pokharel, Ameeta Agrawal, Tanay Nagar

机构 * Department of Computer Science, Portland State University, USA（波特兰州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出CLAS方法，通过激活引导提升多语言模型在非主导语言上的性能，无需修改模型权重。

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Domain Specific Specialization in Low-Resource Settings: The Efficacy of Offline Response-Based Knowledge Distillation in Large Language Models

低资源环境下领域特定专业化：基于离线响应的知识蒸馏在大语言模型中的有效性

Erdem Aslan, Pakize Erdoğmuş

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

AI总结 本文提出了一种基于离线响应的知识蒸馏方法，通过优化硬件资源，在低资源环境下实现高精度领域专用助手，验证了数据质量和结构对齐比数量更重要。

Comments 10 pages, 10 tables

MoE-Enhanced Multi-Domain Feature Selection and Fusion for Fast Map-Free Trajectory Prediction

增强型多域特征选择与融合的无地图轨迹预测

Wenyi Xiong, Jian Chen, Ziheng Qi, Wenhua Chen

机构 * School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Fully Actuated System Control Theory and Technology, School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院） ； Leapmotor Technology（Leapmotor科技） ； Department of Aeronautical and Automotive Engineering, Loughborough University（伦敦大学洛桑学院航空与汽车工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种无地图轨迹预测方法，通过多域特征选择与融合，提升轨迹预测的准确性和效率。