大模型对齐与安全

On the Applicability of Safety Nets: A Safety-By-Design Solution for Certifying Neural Networks

安全网的适用性研究：一种用于神经网络认证的设计即安全方案

Johann Maximilian Christensen, Thomas Stefani, Elena Hoemann, Frank Köster, Sven Hallerbach

专题命中 其他安全 ：safety(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对航空安全关键型AI系统的认证需求，系统分析安全网中神经网络与查找表的规模权衡，确定最优架构，实现适配航空电子硬件的100%正确输出，提供可复现的开源安全网实现。

Journal ref 35th Congress of the International Councilof the Aeronautical Sciences (ICAS) 2026

Scale-Aware Pretraining of Time Series Foundation Models via Multi-Patch Token Alignment and Hybrid Masking

基于多补丁令牌对齐与混合掩码的时间序列基础模型尺度感知预训练

Taihua Chen, Xiang Ma, Yixin Zhang, Tailin Zhan, Manyu Sun, Lizhen Cui

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Joint SDU–NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对时间序列基础模型预训练中处理不同采样频率的问题，提出SATS方法，通过尺度感知令牌对齐与混合掩码策略实现最优性能，同时提升模型效率。

Deep Models, Shallow Alignment: Uncovering the Granularity Mismatch in Neural Decoding

深度模型，浅层对齐：揭示神经解码中的粒度不匹配

Yang Du, Siyuan Dai, Yonghao Song, Paul M. Thompson, Haoteng Tang, Liang Zhan

机构 * Dept. of Electrical & Computer Engineering, University of Pittsburgh, USA（宾夕法尼亚大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Biomedical Engineering, Tsinghua University, China（清华大学生物医学工程系） ； Dept. of Neurology, University of Southern California, USA（美国南加州大学神经病学系） ； Dept. of Computer Science, University of Texas Rio Grande Valley, USA（德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校计算机科学系） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出浅层对齐方法，通过对比学习策略解决神经解码中的粒度不匹配问题，显著提升解码性能。

Comments 29 pages, 13 figures

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026), ISSN 2835-8856

Inject, Align, Recover: Staged Post-Training for Retrieval-Free Document Knowledge Internalization

注入、对齐、恢复：用于无需检索的文档知识内化的分阶段后训练

Qian Kou, Xiaofeng Shi, Xiaosong Qiu, Hua Zhou

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

AI总结 针对大型语言模型无需检索文档时无法回答相关问题的痛点，提出IAR三阶段后训练框架，在多数据集、多模型上显著提升了文档知识内化的领域与通用性能。

Comments 21 pages, 4 figures. Includes Supplementary Material Sections A--G. Qian Kou and Xiaofeng Shi contributed equally and are co-corresponding authors. Hua Zhou is the project leader

A knowledge-guided agentic framework for mitigating patient-context ambiguity in health queries

一种用于缓解医疗查询中患者上下文歧义的知识引导智能体框架

Mahyar Abbasian, Saba A. Farahani, Arshia Ilaty, Hung Cao, Ramesh Jain, Amir M. Rahmani

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

AI总结 该研究提出知识引导智能体框架，通过解析医疗查询、构建假设、识别缺失上下文并提问，缓解患者上下文歧义，在诊断检索和饮食安全分类任务中显著提升了多种语言模型的性能。

Comments 48 pages, 3 figures, 6 tables, journal

The Concept Allocation Zone: Tracking How Concepts Form Across Transformer Depth

概念分配区：追踪概念如何跨越Transformer深度形成

James Henry

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出概念分配区（CAZ）框架，通过层间度量（分离度、概念一致性、概念速度）检测概念在残差流中逐渐形成的深度区间，并在34个模型上验证了分离曲线的多模态性及温和CAZ的因果活性。

Comments v2: substantial revision. Cross-architecture ordering statistic and MHA/GQA cohort-split claim retracted per recomputation; corpus and companion-paper citations refreshed. See paper's "Changes from Version 1" section for the full list of superseded values

TS-Reasoner: Aligning Time Series Foundation Models with LLM Reasoning

TS-Reasoner：将时间序列基础模型与大语言模型推理能力对齐

Fangxu Yu, Hongyu Zhao, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 TS-Reasoner通过两阶段训练将时间序列基础模型与大语言模型对齐，在多个基准上性能优于同类模型且数据效率更高，解决了时间序列模型推理能力不足的问题。

Comments Accepted to Transactions on Machine Learning Research, 2026

Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation

Repo0：面向从零到全代码生成的设计驱动框架

Silin Chen, Haoyi Teng, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Jiale Huang, Yongpan Wang, Hongyu Zhang, Haibing Guan

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

AI总结 Repo0是面向从零到全代码生成的连续结构演化框架，通过Dual-DAG架构等技术，在RepoCraft数据集上相较RPG大幅提升了代码生成的功能覆盖率与通过率。

Comments Our code and data are available at https://github.com/cslsolow/Repo0

Mitigating Identity Essentialism in LLM Agents with Longitudinal Life Trajectories

通过纵向生活轨迹缓解大语言模型智能体中的本质主义身份偏差

Hexi Wang, Yujia Zhou, Bangde Du, Weihang Su, Xinyuan Cao, Qingyi Pan, Qingyao Ai, Yueyue Wu, Min Zhang, Yiqun Liu

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

AI总结 针对现有LLM智能体存在的身份本质主义偏差导致组内反应同质化的问题，提出LifeMem纵向记忆框架，在Add Health等数据集上验证其可提升与人类数据的一致性。

Comments 23 pages, 12 figures

CVSD-Reg: Cross-Modal Visual Semantic Prior Distillation for Robust LiDAR Registration

CVSD-Reg：用于鲁棒激光雷达配准的跨模态视觉语义先验蒸馏

Eunsoo Im, Junghun Suh, Gyeonggwan Lee, Seunghwan Hong

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

AI总结 本文提出CVSD-Reg框架，通过蒸馏视觉基础模型的语义先验提升激光雷达配准的鲁棒性，在多数据集上的成功率优于现有方法，且无需相机输入或事后ICP精修。

Anatomy Contextualized Adaptation of CT Foundation Models

CT基础模型的解剖学上下文适配

Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William Lotter

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量框架ACA，适配冻结CT基础模型实现解剖学级视觉-语言对齐，在Merlin、CT-RATE数据集上零样本发现分类性能优于基线，训练耗时短且可保留增强全局解剖学上下文。

Comments Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026 MedFM-Bench Workshop

FlowEvo: Self-Evolving Agents through the Co-Evolution of Workflows and Executable Skills

FlowEvo：通过工作流和可执行技能的协同进化实现自我进化的智能体

Zeyu Ren, Ling Yue, Ran Li, Yishu Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Shaowu Pan, Shimin Di

机构 * Southeast University（东南大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在让大型语言模型智能体通过工作流解决复杂任务。提出FlowEvo框架，通过工作流到技能编译、技能到工作流反馈、技能管理三个机制，使智能体无需更新模型参数积累完善能力，实验显示其在基准测试中精度-成本权衡优，各机制有贡献。

Comments Published as a conference paper at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 25 pages, 3 figures, 16 tables. Code: https://github.com/DEFENSE-SEU/FlowEvo

EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation

EvoSelect：面向目标任务的高效LLM进化

Ting-Wei Li, Sirui Chen, Jiaru Zou, Yingbing Huang, Tianxin Wei, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出EvoSelect框架，通过迭代生成-选择-训练循环提升LLM在目标任务上的适应能力，通过最优传输和多样性机制优化数据选择，实验表明其在不同基准测试中均优于现有方法。

A Reinforcement Learning-based Economic Model Predictive Control Framework for Autonomous Operation of Chemical Reactors

Khalid Alhazmi, Fahad Albalawi, S. Mani Sarathy

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

Comments This work has been submitted to Chemical Engineering Journal (CEJ) in June 2020 and currently under review

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。