大模型对齐与安全

LUNAR: Benchmarking Personalized Large Language Models on UNiversal User BehAvioR Logs

LUNAR：基于通用用户行为日志的个性化大语言模型基准测试

Jiahao Zhang, Yongzhi Tong, Zelin Fu, Pengde Zhao, Yanmei Jiang, Feng Jiang, Min Yang

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出首个基于衣食住行等通用领域用户行为日志的LUNAR基准，经实验揭示LLM个性化的关键影响因素，为个性化LLM的发展指明了方向。

NEURON: A Neuro-symbolic System for Grounded Clinical Explainability

NEURON：一种面向临床可解释性的神经符号系统

Anuradha Chandrasekaran, Dimitrios Zikos, Mutlu Mete, Alan Pang, Brady D. Lund, Kewei Sha

机构 * University of North Texas（北卡罗来纳大学达顿分校） ； Texas Tech University Health Sciences Center（德克萨斯农工大学健康科学中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NEURON结合医学本体和机器学习模型，提升预测可靠性与临床可解释性，通过RAG层生成自然语言解释，在MIMIC-IV数据集上提升AUC至0.84-0.88。

On the Robustness of Temporal Vision-Language Models for Surgical Endoscopy Videos

手术内窥镜视频的时间视觉语言模型的鲁棒性研究

Darakshan Rashid, Raza Imam, Ufaq Khan, Muhammad Bilal, Shazad Ashraf, Dwarikanath Mahapatra, Mohammad Yaqub, Muhammad Haris Khan, Imran Razzak, Brejesh Lall, Lena Maier-Hein, Yutong Xie

机构 * Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University Hospitals Birmingham（伯明翰大学医院） ； Khalifa University（哈利法大学） ； German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对手术内窥镜视频的时间视觉语言模型，构建Endo-C6基准测试其鲁棒性，提出RobustEndoCLIP，可提升模型在内窥镜损坏下的性能与鲁棒性。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Beyond Simplification: DFT-GEN for Fidelity-Preserving Visual Accessibility in Dyslexia-Friendly Educational Texts

超越简化：用于阅读障碍友好型教育文本中保真视觉可访问性的DFT-GEN

Jiaqian Yu, Chen Jason Zhang, Haoyang Li, Guoqiong Ivanka Huang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 本研究针对阅读障碍人群的教育文本，提出DFT-GEN框架，通过专属可访问性层兼顾信息保真与视觉可访问性，在双语考试条目上取得显著效果。

Comments Preprint. Code available at https://github.com/MorrisYUJQ/DFT-GEN

A Temporal Barrier Framework for Collision Avoidance in Multi-Agent Autonomous Aerial Vehicles

用于多智能体自主飞行器避障的时间屏障框架

Benedikt Barthel Sorensen, Mitchell Black, Erfaun Noorani, Themistoklis Sapsis

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 该研究针对多自主飞行器避障问题，提出对抗性碰撞时间嵌入控制屏障函数的aTTC-CBF方法，经仿真验证其在提升航路点推进速度的同时降低了碰撞率。

PPOM: Marginalizing Patch-Grid Phase for CLIP-Based Generalizable Vision-Language Prompt Tuning

PPOM：用于基于CLIP的通用视觉-语言提示调优的补丁网格相位边缘化

Liang Wang, Haoyang Li, Chao Wang, Guodong Long, Jing Jiang, Yan Peng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究针对基于CLIP的视觉-语言提示调优对补丁网格对齐敏感的问题，提出无训练的PPOM算子，通过边缘化相位偏移提升宿主性能，无需重新训练。

Don't Let AI Agents YOLO Your Files: Information and Control in Agent-Native Filesystems

别让AI代理占用你的文件：将信息和控制移交给文件系统以实现代理安全和自主性

Shawn Wanxiang Zhong, Junxuan Liao, Jing Liu, Mai Zheng, Andrea C. Arpaci-Dusseau, Remzi H. Arpaci-Dusseau

专题命中 其他安全 ：safety(title,abstract)

AI总结 本文研究了AI代理对文件系统的滥用问题，提出YoloFS文件系统通过三种技术提升代理的安全性和自主性，减少用户交互并提高任务完成率。

CForce: Boosting Parallel Decoding for dLLMs via Consistency Forcing

CForce：通过一致性强制提升扩散大语言模型（dLLMs）的并行解码性能

Yuji Ren, Chenkai Xu, Zhuocheng Gong, Jianguo Li, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出CForce方法，通过一致性强制提升dLLMs的并行解码性能，在LLaDA模型上实验证实其在高并行解码预算下可优化速度-质量权衡。

Training-Free Knowledge Transfer Across Model Scales through Activation-Guided Pruning

通过激活引导剪枝实现跨模型规模的无训练知识迁移

Jiahe Fan, Si Chen, Yinghao Hou, Aiyuan Zhang, Hong Xie

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

AI总结 本文提出激活剪枝融合框架APM，通过激活引导选择源模型的显著组件并注入目标模型，无需训练和显式语义对齐，在16个基准上将3B目标模型平均准确率从55.5%提升至60.6%。

Comments 9 pages, 3 figures, and 7 tables

Simulation-to-real transfer learning for infrared spectroscopic chemical sensing and analysis from molecules to complex samples

面向红外光谱化学传感与分析的仿真到真实迁移学习：从分子到复杂样品

Yusen Tan, Yixuan Chen, Zheng Fang, Pan Liu, Yifan Li, Qinyu Guo, Zhedong Lin, Yuqiang Li, Xiangxiang Zeng, Tong Wang, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对红外光谱化学传感的迁移难题，提出超1亿参数的红外光谱基础模型UltraIR，经6000万仿真光谱预训练后，在多类化学分析任务中性能优于基线，且适配性与数据效率优异。

INSIDE the Student's Mind: Jointly Modeling Latent Reasoning and Action in LLM Student Simulators

洞察学生的思维：在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动

Rose Niousha, Minwoo Kang, Narges Norouzi

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题，提出INSIDE框架，通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM，提升了模拟行动保真度与推理对齐度，最高对齐度达57.9%。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

MedMix: Specialization-Consistent Federated Sparse MoEs under Modality Heterogeneity

MedMix：模态异质性下的专业化一致联邦稀疏混合专家模型

Adiba Orzikulova, Dong Min Kim, Jaehong Yoon, Sung-Ju Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 针对联邦多模态医疗AI的客户端与样本级模态异质性问题，提出MedMix框架，通过模态上下文感知路由、共识引导路由对齐与客户端自适应专家聚合，在多模态医疗数据集上取得最优平均F1值，严重异质性下提升显著。

MedPlex: Deep Vision-Language Co-Adaptation for Clinically Grounded Medical Segmentation

MedPlex：用于临床基础医学分割的深度视觉-语言协同适配

Rafi Ibn Sultan, Hui Zhu, Chengyin Li, Dongxiao Zhu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗集团） ； Institute for AI and Data Science Wayne State University（韦恩州立大学人工智能与数据科学研究院） 纠错

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

AI总结 MedPlex是一种端到端VLM框架，通过双向融合和两级概念对齐，实现医学图像分割的视觉-语言协同适配，在CT、MR的多类医学分割任务中达到最优性能。

Comments Accepted By BMVC-2026

How Compliant is Sepsis Treatment? An Expert-Guided Neuro-symbolic Pipeline for Generating Clinical Compliance Insights

脓毒症治疗的依从性如何？一种专家指导的神经符号管道用于生成临床依从性见解

Himanshu Tripathi, Kaushik Roy, Subash Neupane, Shahram Rahimi

机构 * The University of Alabama（阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对脓毒症治疗依从性验证问题，提出专家指导的神经符号管道，结合大语言模型语义规范化与Sugeno模糊推理系统，在MIMIC-IV数据集上揭示了抗生素时机等关键依从性问题及相关临床差异。

Comments This has been submitted and accepted in NeSy 2026 (https://2026.nesyconf.org/)

Lightweight Beam Index Map Using Coupled Gaussian Mixture Models

基于耦合高斯混合模型的轻量波束索引图

Amar Kasibovic, Franz Weißer, Wolfgang Utschick

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对MIMO系统波束对齐问题，提出基于耦合高斯混合模型的轻量机器学习方法，构建波束索引图，在降低复杂度开销的同时，性能优于聚类指纹法且接近穷举搜索，适用于资源受限设备。

Comments 7 pages, 6 figures

Student-ChatGPT Interaction Visible: Designing a Teacher Dashboard for EFL Writing Education

学生与ChatGPT交互可视化：为英语作为外语写作教育设计教师仪表盘

Minsun Kim, Seon Gyeom Kim, Suyoun Lee, Yoosang Yoon, Junho Myung, Haneul Yoo, Jieun Han, Hyunseung Lim, Yoonsu Kim, So-Yeon Ahn, Juho Kim, Alice Oh, Hwajung Hong, Tak Yeon Lee

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究设计了用于EFL写作教育的Prompt Analytics Dashboard，可追踪学生与LLM的交互，经教师测试后能降低监控负担并优化干预时机。

Journal ref Companion Proceedings 16th International Conference on Learning Analytics & Knowledge(LAK 2026)

Contract Based Verification of Non-functional Requirements for Embedded Automotive C Code

基于合同的嵌入式汽车C代码非功能需求验证

Jesper Amilon, Merlijn Sevenhuijsen, Mattias Nyberg, Karl Palmskog

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于验证嵌入式汽车C代码非功能需求的合同方法，通过设计通用规则和接口规范语言，结合Frama-C插件实现对控制流和数据流的检查，确保模块调用安全函数并避免未初始化变量。

Global-Local Dual Perception for MLLMs in High-Resolution Text-Rich Image Translation

全局-局部双感知用于高分辨率文本密集图像翻译的MLLMs

Junxin Lu, Tengfei Song, Zhanglin Wu, Pengfei Li, Xiaowei Liang, Hui Yang, Kun Chen, Ning Xie, Yunfei Lu, Jing Zhao, Shiliang Sun, Daimeng Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Labs, Huawei Technologies Co., LTD（华为技术有限公司2012实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出GLoTran框架，通过全局-局部双感知方法提升高分辨率文本密集图像翻译的准确性和完整性。

The Mathematical Theory of Behavioural Swarms: Towards Modelling the Collective Dynamics of Living Systems

Rene Fabregas, Jie Liao, Nisrine Outada

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

Comments 44 pages, 7 figures. The manuscript has been revised and resubmitted to Mathematical Models and Methods in Applied Sciences (M3AS) following a comprehensive peer review. This version significantly improves with a new detailed Section 5 on BST framework and scientific machine learning (PINNs & SINDy). The theoretical arguments are refined, and the bibliography is meticulously updated

Journal ref Mathematical Models and Methods in Applied Sciences 36, 439-482 (2026)

Asymptotically exact scattering theory of the Kuramoto-Vicsek model

Kuramoto-Vicsek模型的渐近精确散射理论

Thomas Ihle, Horst-Holger Boltz, Rüdiger Kürsten, Benjamin Lindner

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对Kuramoto-Vicsek模型，突破平均场假设，采用单侧分子混沌假设解析计算低密度下粒子散射，其理论结果与模拟吻合，还推导了高密区噪声关联及正对齐强度下的Boltzmann碰撞算子。