大模型对齐与安全

HAAF: Hierarchical Adaptation and Alignment of Foundation Models for Few-Shot Pathology Anomaly Detection

HAAF: 用于少样本病理异常检测的层次适应与对齐框架

Chunze Yang, Wenjie Zhao, Yue Tang, Junbo Lu, Jiusong Ge, Qidong Liu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University Xi'an China ； University of Cambridge Cambridge United Kingdom ； Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University ； University of Cambridge 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(title,abstract)

AI总结 HAAF通过层次适应与对齐框架，解决少样本病理异常检测中的粒度不匹配问题，提升模型在低资源场景下的性能。

Calibrating Beyond English: Language Diversity for Better Quantized Multilingual LLM

超越英语的校准：为更好的量化多语言大语言模型的语言多样性

Everlyn Asiko Chimoto, Mostafa Elhoushi, Bruce A. Bassett

机构 * Lelapa AI ； Cerebras Systems, Inc ； University of the Witwatersrand（乌得勒支大学） ； University of Cape Town（开普敦大学） ； South African Astronomical Observatory（南非天文台） 纠错

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

AI总结 本文通过多语言校准集提升多语言大语言模型的量化性能，发现非英语和多语言混合校准显著降低困惑度，强调语言对齐的重要性。

Comments Accepted to EACL 2026 Main Conference

On the Fundamental Limits of LLMs at Scale

在大规模下的大语言模型根本限制

Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ahsan Bilal, Zeeshan Memon, Muhammad Ibtsaam Qadir, Sagnik Bhattacharya, Hassan Rizwan, Abhiram R. Gorle, Maahe Zehra Kazmi, Nukhba Amir, Ali Subhan, Muhammad Usman Rafique, Zihao He, Pulkit Mehta, Muhammad Ali Jamshed, John M. Cioffi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Riverside（加州大学河滨分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Khyber Medical University（克希伯医学大学） ； Universtat Pompeu Fabra（庞培法华大学） ； Zoox（Zoox公司） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大规模大语言模型的根本限制，提出统一框架分析计算、信息和学习的基础限制，并提供缓解方法。

Comments Submitted to TMLR 2025

Federated learning for unpaired multimodal data through a homogeneous transformer model

通过同质Transformer模型实现无配对多模态数据的联邦学习

Anders Eklund

机构 * Department of Biomedical Engineering, Linköping University, Sweden（_linköping大学生物医学工程系） ； Department of Computer and Information Science, Linköping University, Sweden（_linköping大学计算机与信息科学系） ； Center for Medical Image Science and Visualization (CMIV), Linköping University, Sweden（_linköping大学医学影像科学与可视化中心） 纠错

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

AI总结 本文提出通过同质Transformer模型实现联邦学习，解决无配对多模态数据的训练问题，通过公共锚点对齐和子空间稳定化微调方法，在不传输私有数据的情况下实现全局模型统一表示。

A-TPT: Angular Diversity Calibration Properties for Test-Time Prompt Tuning of Vision-Language Models

A-TPT：面向视觉语言模型测试时提示微调的角多样性校准特性

Shihab Aaqil Ahamed, Udaya S. K. P. Miriya Thanthrige, Ranga Rodrigo, Muhammad Haris Khan

机构 * Dept. of Electronic and Telecommunication Engineering, University of Moratuwa（摩图瓦大学电子与电信工程系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 A-TPT通过引入角度多样性提升视觉语言模型测试时提示微调的校准性能，有效减少校准误差并提升适应能力。

Comments Accepted at ICLR 2026