大模型对齐与安全

DIFFCZSL: Compositional Zero-Shot Learning Regularized by Diffusion Representations

DIFFCZSL：基于扩散表示正则化的组合零样本学习

Hangyu Tian, Zhenqi He, Yanghao Wang, Long Chen

机构 * 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)

AI总结 DIFFCZSL将预训练扩散模型的生成先验注入基于CLIP的组合零样本学习流程，通过对比对齐提升性能，在两类设置下均优于强基线，凸显了扩散表示与视觉-语言模型的互补优势。

A Fully Automated, Deployment-Aware Testing Pipeline for IoT-Based Automotive Applications

面向物联网汽车应用的全自动、感知部署的测试流水线

Denesa Zyberaj, Roman Vintonyak, Pascal Hirmer, Marco Aiello

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 针对物联网汽车应用的测试难题，提出结合LLM、VLM及人在回路机制的感知部署测试流水线，经CPDS案例验证可实现全需求覆盖与高准确率，适配OEM-供应商测试工作流。

Comments Submitted, accepted and presented at IoTBDS26

APPROVE: Visual End-User-in-the-Loop Robot Programming with LLMs

APPROVE：结合大型语言模型的面向视觉端用户的机器人编程

Bijan Kavousian, Miray Özakkas, Josefine Monnet, Oliver Petrovic, Christian Brecher

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 APPROVE是一种结合LLMs的多模态端用户机器人编程框架，通过Blockly可视化程序并支持用户确认、修改或拒绝，还可存储复用已确认功能，解决了现有系统透明度不足、意图对齐差、复用有限的问题，提升了用户信任与编程灵活性。

Comments Accepted for publication in Procedia CIRP, Proceedings of the 20th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (ICME 2026)

Evolution of Log-Based Detection Rules in Public Repositories

基于日志的检测规则在公共仓库中的演变

Minjun Long, David Evans

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文研究了公共仓库中基于日志的检测规则的演变，通过分析Sigma和Splunk Security Content两个项目中的6859条规则历史，发现约56%的规则至少经过一次修订，且规则生命周期内演变非单调，经常出现回退，表明规则变化并非持续积累，而是存在操作上的权衡。

4DLoG: Generative Modeling of Neurodegenerative Brain Anatomy with 4D Longitudinal Diffusion Model

利用4D纵向扩散模型生成神经退行性脑解剖结构

Nivetha Jayakumar, Swakshar Deb, Bahram Jafrasteh, Qingyu Zhao, Miaomiao Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Radiology（放射学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science（电气与计算机工程系、计算机科学系） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出一种4D纵向扩散模型，用于生成神经退行性疾病的脑解剖结构，通过临床变量条件生成准确的脑部变化轨迹，验证了其在疾病分类和分割中的有效性。