大模型对齐与安全

LatentLens: Revealing Highly Interpretable Visual Tokens in LLMs

LatentLens: 揭示大语言模型中高度可解释的视觉标记

Benno Krojer, Shravan Nayak, Oscar Mañas, Vaibhav Adlakha, Desmond Elliott, Siva Reddy, Marius Mosbach

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出 LatentLens 方法，通过将视觉标记与文本语料库中的上下文标记表示进行最近邻匹配，实现视觉标记的可解释性，发现大多数视觉标记在各层均具有可解释性。

Comments ICML 2026 (Camera Ready)

SeededGrasp: Language-Guided Grasping in Complex Scenes with Multiple Embodiments

SeededGrasp：复杂场景中多实体语言引导抓取

Yang Xu, Gurpreet Singh Mukker, Raymond Wang, Jasper Gerigk, Maria Attarian, Igor Gilitschenski

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对复杂场景中机器人抓取问题，提出 SeededGrasp 框架，通过 VLM 预测种子点，结合轻量级抓取生成模型，解耦语义与几何执行，无需端到端训练，发布多实体数据集，实验证明该方法优于基线。

Using Hierarchical Controlled Vocabularies to Understand CLIP Retrieval Failures in Historical Photo Collections

使用分层控制词汇表理解历史照片集中CLIP检索失败的原因

Ratan Sebastian, Anett Hoppe, Christoph Rippe, Ralph Ewerth

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究探讨用AAT词汇表的根面类型和层次深度解释CLIP在历史照片集检索的成败及微调作用，通过三个标注集研究视觉连贯性等指标，发现两指标可区分失败模式，根面类型有区分作用，微调对层次浅的术语更有效。

Exploring the Interplay Between Voice, Personality, and Gender in Human-Agent Interactions

探索语音、个性与性别在人机交互中的相互作用

Kai Alexander Hackney, Lucas Guarenti Zangari, Jhonathan Sora-Cardenas, Emmanuel Munoz, Sterling R. Kalogeras, Betsy DiSalvo, Pedro Guillermo Feijoo-Garcia

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究探讨用户能否通过语音识别人工代理的外向性，并分析感知个性与用户-代理同步性之间的关系，发现女性语音在区分外向性上更有效，而男性语音则不一致。

Journal ref https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcomp.2026.1855830