大模型对齐与安全

CourtGuard: A Model-Agnostic Framework for Zero-Shot Policy Adaptation in LLM Safety

CourtGuard：一种用于大语言模型安全的模型无关框架，用于零样本策略适应

Umid Suleymanov, Rufiz Bayramov, Suad Gafarli, Seljan Musayeva, Taghi Mammadov, Aynur Akhundlu, Murat Kantarcioglu

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） ； School of IT（信息技术学院） ； Engineering, ADA University（工程学院，ADA大学） ； School of Law, ADA University（法学院，ADA大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 CourtGuard通过证据辩论框架实现大语言模型的安全零样本适应，超越传统方法在多个安全基准测试中的表现，并具备跨领域泛化和自动数据审计能力。

Comments Under Review

Natural Language Declarative Prompting (NLD-P): A Modular Governance Method for Prompt Design Under Model Drift

自然语言声明式提示（NLD-P）：一种模块化治理方法，用于在模型漂移下的提示设计

Hyunwoo Kim, Hanau Yi, Jaehee Bae, Yumin Kim

机构 * ddai Inc.（ddai公司） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出NLD-P作为模块化治理方法，通过自然语言声明式提示解决模型漂移下的提示设计问题，提供可解释的控制框架。

Unbiased Sliced Wasserstein Kernels for High-Quality Audio Captioning

无偏切片Wasserstein核用于高质量音频描述生成

Manh Luong, Khai Nguyen, Dinh Phung, Gholamreza Haffari, Lizhen Qu

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出无偏切片Wasserstein核，通过保留模态间时间信息，提升音频描述质量及推理能力。

Journal ref Manh Luong. (2025). Unbiased Sliced Wasserstein Kernels for High-Quality Audio Captioning. In Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)