大模型对齐与安全

DVLA-RL: Dual-Level Vision-Language Alignment with Reinforcement Learning Gating for Few-Shot Learning

DVLA-RL：基于强化学习门控的双层视觉-语言对齐用于少样本学习

Wenhao Li, Xianjing Meng, Qiangchang Wang, Zhongyi Han, Zhibin Wu, Yilong Yin

机构 * Software School, Shandong University（山东大学软件学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Shandong University of Finance and Economics（山东财经大学计算机与人工智能学院） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(title,abstract)

AI总结 DVLA-RL通过双层语义构建和强化学习门控注意力，实现少样本学习中视觉与语言的双层次对齐，提升泛化能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

Refusal Steering: Fine-grained Control over LLM Refusal Behaviour for Sensitive Topics

拒绝引导：为敏感话题对LLM拒绝行为实现细粒度控制

Iker García-Ferrero, David Montero, Roman Orus

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过引导向量控制LLM在敏感话题上的拒绝行为，实现安全且可控的审核方法。

Journal ref LREC 2026

Strategy-Supervised Autonomous Laparoscopic Camera Control via Event-Driven Graph Mining

基于事件驱动图挖掘的策略监督自主腹腔镜摄像机控制

Keyu Zhou, Peisen Xu, Yahao Wu, Jiming Chen, Gaofeng Li, Shunlei Li

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；safety(abstract)

AI总结 本研究提出基于事件驱动图挖掘的策略监督自主腹腔镜摄像机控制方法，通过结合视觉-语言推理与闭环控制，提升手术视野稳定性与可解释性，实验表明其在减少视野偏移和图像抖动方面表现优异。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Robotics (T-RO). 19 pages, 9 figures

Safe Reinforcement Learning for Real-World Engine Control

用于现实世界发动机控制的安全强化学习

Julian Bedei, Lucas Koch, Kevin Badalian, Alexander Winkler, Patrick Schaber, Jakob Andert

机构 * Teaching and Research Area Mechatronics in Mobile Propulsion（移动传动机械研究与教学领域） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种安全强化学习方法，用于在高热效率和低排放的HCCI模式下实现发动机控制，通过实时安全监控和实验验证，有效解决了传统控制方法的局限性。