大模型对齐与安全

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China ； Centre for Artificial Intelligence ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ； East China Normal University ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University 纠错

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

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型，通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

Diagnosing Tool-Selection Reasoning in LLM Agents with Canary Tools

用金丝雀工具诊断大语言模型智能体的工具选择推理

Atul Anand, Sourav Chattaraj

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究引入金丝雀工具诊断LLM智能体的工具选择推理，通过多维度分类法评估8个模型，发现模型能力提升会降低易感性，分类法具能力分层性，且发布了相关框架与数据。

Comments 10 pages, 9 figures, 5 tables

LLMs Struggle to Measure What Distinguishes Students of Different Proficiency Levels: A Study of Item Discrimination in Reading Comprehension Assessment

LLMs难以衡量区分不同水平学生的题目：阅读理解评估中题目区分度研究

Han Chen, Ming Li, Chenguang Wang, Yijun Liang, Dawei Zhou, Hong jiao, Tianyi Zhou

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估42个LLM在零样本设置下预测题目区分度的能力，发现直接预测与人类校准的区分度相关性弱（最高Spearman 0.152），基于CTT的响应校准相关性有限（0.241），表明LLM尚不能可靠捕捉题目区分度。

AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance

人工智能辅助降低坚持性并损害独立表现

Grace Liu, Brian Christian, Tsvetomira Dumbalska, Michiel A. Bakker, Rachit Dubey

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现人工智能辅助虽短期提升表现，但降低用户坚持性并损害独立完成任务的能力，尤其在数学推理和阅读理解等任务中表现显著。

Learning to Diagnose and Correct Moral Errors: Beyond Shallow Heuristics in Moral Alignment

学习诊断和纠正错误：大型语言模型中的道德敏感性获取

Bocheng Chen, Xi Chen, Han Zi, Haitao Mao, Zimo Qi, Xitong Zhang, Kristen Johnson, Guangliang Liu

机构 * University of Mississippi（密西根州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Qualcomm（高通） ； Michigan State University（密西根州立大学） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种实用推理方法，通过让大型语言模型诊断和纠正道德错误来获取道德敏感性，并在多个任务上验证了其有效性。

Physics-informed Machine Learning for Battery Pack Thermal Management

基于物理的机器学习用于电池组热管理

Zheng Liu, Yuan Jiang, Yumeng Li, Pingfeng Wang

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于物理的机器学习方法，用于更高效地估计电池组温度分布，相比传统数据驱动方法提升了15%的准确性。

Corrigibility Transformation: Constructing Goals That Accept Updates

可修正性转换：构建接受更新的目标

Rubi Hudson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出一种可修正性转换方法，可在不牺牲性能的情况下将几乎任何目标转换为可修正版本，能诱导AI产生可修正行为，为AI安全提供了关键的可修正目标方案。

Interpretable Adaptive Sampling for LLM Test-Time Scaling

面向大语言模型测试时缩放的可解释自适应采样

Mobina Kashaniyan, Ali Jannesari

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

AI总结 该研究针对LLM测试时推理的固定计算预算不灵活、不可解释的问题，提出带轻量级模糊控制器的自适应采样方法，在问答和数学任务上提升性能并减少平均采样数，为高效测试时推理提供实用方向。

Omega-S: A Functional Resilience Index for LLM Fine-Tuning

Omega-S：一种用于大语言模型微调的功能弹性指数

Alberto Acedo

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

AI总结 Omega-S是一种仅依赖权重矩阵的即插即用惩罚项，在Llama-3-8B的LoRA微调中，它在保留模型原有能力上优于无正则化、调优后的权重衰减和EWC，且成本增加不到4%。

Comments 15 pages of main text plus appendices; 12 tables. Code, per-seed data and all negative results at https://github.com/BiomeMakers/OmegaS-LLM

LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation

用于冷启动评论推荐中汤普森采样的大语言模型衍生先验

Eugene Lee, Oseong Choi, Byungsoo Kang, Taeyeong Jang

机构 * NAVER WEBTOON 纠错

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

AI总结 该研究提出用大语言模型（LLM）从评论文本提取语义信号生成贝叶斯先验，用于冷启动评论推荐的汤普森采样，经在线A/B/C测试验证其在稀疏反馈场景中效果显著。

Comments 10 pages, 4 figures

Learning Music Style for Piano Arrangement Through Cross-Modal Bootstrapping

通过跨模态自举学习音乐风格以实现钢琴编曲

Jingwei Zhao, Gus Xia, Ziyu Wang, Ye Wang

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

AI总结 本文提出跨模态框架，受BLIP-2启发用Q-Former从预训练音频LM提取风格表示，经两阶段训练实现可控风格钢琴编曲，在多项任务中提升了风格对齐与音乐质量。

Comments Accepted by ISMIR 2026

Which Modality Decides? Counterfactual Modality Attribution for Multimodal LLMs

哪种模态起决定作用？多模态大语言模型的反事实模态归因

Vahidin Hasic, Chao Wang, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, David Watson, Senka Krivic

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对多模态大语言模型无法确定预测驱动模态的问题，提出反事实模态归因（CMA）框架，经实验验证其能准确识别决策驱动模态，可用于多模态模型的安全审计。

Comments 9 pages, 5 figures

Do VLMs Align Better with Humans than LLMs during Natural Reading?

VLMs 在自然阅读中可能不会全局性地增强与人类的对齐性优于 LLMs

Jinzhou Wu, Zhengwu Ma, Jixing Li, Baoping Tang, Zitong Lu

机构 * Department of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University（重庆大学机械与车辆工程学院） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong（香港城市大学语言学与翻译系） ； McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院麦戈文脑科学研究所） 纠错

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

AI总结 通过严格文本设置比较LLM和VLM，发现多模态预训练在自然阅读中未带来全局性人类对齐优势，但视觉语义内容强的句子中VLM有选择性优势。

Comments 16 pages, 5 figures

Disentangling MLP Neuron Weights in Vocabulary Space

解构词汇空间中的MLP神经元权重

Asaf Avrahamy, Yoav Gur-Arieh, Mor Geva

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ROTATE方法，通过优化神经元权重旋转以最大化词汇空间的峰度，解构MLP神经元权重，揭示词汇通道，提升语言模型可解释性。

Comments Accepted at COLM 2026

HarMoE: Multi-Source Chest Radiograph Pretraining with Dataset-Disentangled Experts

HarMoE：基于数据集解耦专家的多源胸部X射线预训练

Haozhe Luo, Ziyu Zhou, Shelley Zixin Shu, Mauricio Reyes

机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HarMoE框架，通过解耦数据集专家从异构胸部X射线数据集学习，提升了放射学视觉-语言模型的零样本分类、分布外迁移等性能，相关代码与87.3万份数据集将公开。

EntailLLM: Verifying LLM-Generated Vulnerability Discovery Paths with Domain Knowledge via Logic Programming

EntailLLM：通过逻辑编程结合领域知识验证大语言模型生成的漏洞发现路径

Kaustuv Mukherji, Jaikrishna Manojkumar Patil, Colton Payne, Paulo Shakarian, Dana Warmsley, Nigel Stepp, Evelyn Kim

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 EntailLLM通过逻辑编程结合领域知识验证LLM生成的漏洞发现路径，在三类CWE、四个LLM等多组实验中，将合并蕴含率从78%提升至98%，可端到端部署且无需逐设备调优。

Constructing Executable Analytical Knowledge Representations for Meta-Analysis Synthesis Using an Agentic Harness

使用智能体管控系统构建用于元分析综合的可执行分析知识表示

Lingbo Li, Anuradha Mathrani, Teo Susnjak

机构 * School of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学学院） ； Massey University（梅西大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出EAKR，在智能体管控系统MetaSynDec中实施后，可高效构建元分析所需的可执行分析知识表示，其性能优于直接大型语言模型生成，验证了相关方法的可行性与优势。

CRAFT: Compression via Recursive Adaptive Fusion of Video Tokens for Vision-Language Models

CRAFT：面向视觉语言模型的基于视频令牌递归自适应融合的压缩方法

Yu Chen, Xiaohong Li, Xiaole Wang, Jianjin Zhang, Jun Sun, Yafeng Deng

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

AI总结 针对视觉语言模型视频令牌压缩效率与适应性的权衡问题，提出CRAFT方法，通过解耦令牌选择与融合实现高效压缩，在8倍压缩时保留97%主干准确率且性能优于现有方法。

Comments 11 pages, 5 figures

SG-Layout: Structured Scene Graph-Guided Layout Generation with LLMs

SG-Layout：基于结构化场景图引导的大语言模型布局生成方法

Junsheng Wang, Chao Chen, Mengying Xie, Mingyan Li, Fuqiang Gu

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 SG-Layout通过两阶段训练将结构化空间知识融入LLMs，在三类任务中提升了空间推理与几何一致性，尤其适配关系密集的复杂场景。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted at WAICA 2026

Neural operator learning for collision-aware trajectory planning of spacecraft swarms

面向航天器集群碰撞感知轨迹规划的神经算子学习

Sidhdharth D. Sikka, Suyi Gao, Zehui Lu, Rongjie Lai, Shaoshuai Mou

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Manifold Research Group（流形研究组） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出排列等变神经算子，结合自监督物理目标与对抗威胁训练，实现航天器集群轨迹规划，可零样本泛化到大规模集群，精度接近最优控制求解器，性能优于无碎片感知基线。

Comments 27 pages, 6 figures, 6 tables. Submitted to Nature Machine Intelligence. Video abstract included as ancillary file

RadPRISM: Schema-stratified radiology-report supervision for concept-disentangled image representations and visual grounding

RadPRISM：用于概念解耦图像表示与视觉定位的模式分层放射学报告监督方法

Fabian Drexel, Marlene Fritzsche, Era Stambollxhiu, Miriam Kumpf, Lena Schmitzer, Lea Schumann, Jannik Kahmann, Friedrich Puttkammer, Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Zeineb Ben Chaaben, Anirudh Narayanan, Cosmin I. Bercea, Sebastian Ziegelmayer, Marcus R. Makowski, Daniel Rueckert, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） ； TUM University Hospital（慕尼黑工业大学医院） ； Technical University of Munich, School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； Klinikum rechts der Isar（右伊萨尔医院） ； Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； University Hospital Essen (AöR)（埃森大学医院（AöR）） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM)（医学人工智能研究所（IKIM）） ； Institute of Interventional and Diagnostic Radiology and Neuroradiology（介入与诊断放射学及神经放射学研究所） ； National Center for Tumor Diseases West（西部肿瘤疾病国家中心） 纠错

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

AI总结 RadPRISM将放射学模式作为分层轴，通过专用视觉子空间对齐临床概念，提升零样本分类与视觉定位性能，实现可透明检查的概念解耦医学图像表示。

Cross-Branch Conflict as a Shield: Safeguarding Facial Identities in Unified Multimodal Image Editing

跨分支冲突作为一种保护手段：在统一多模态图像编辑中保护面部身份

Weiwei Tan, Junxian Li, Rui Wang, Zhenhua Xu, Yanjun Zhang, Yu Leo Zhang

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

AI总结 研究统一多模态模型中个人肖像编辑的安全问题，提出CCS统一对抗保护框架，通过联合驱动ViT和VAE表示及破坏跨分支兼容性，防止模型恢复身份信息，在抑制身份保留编辑上表现优于现有方法。

Comments 14 pages, preprint

CANDLE: CTC-based Arabic Noisy-character Deduplication using a Lightweight Encoder

CANDLE: 基于轻量级编码器的阿拉伯语字符级噪声去重

Faris Alasmary, Taif Nono, Orjuwan Zaafarani, Kholood Al Tabash, Ahmad Ghannam, Anas Salamah, Shouq Sadah, Lahouari Ghouti

机构 * Abjad Ltd.（阿布贾有限公司） ； SDAIA - NCAI（SDAIA-国家人工智能 institute） 纠错

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

AI总结 提出CANDLE系统，利用连接主义时间分类（CTC）对阿拉伯语文本中的字符重复进行去重，无需手工规则或词典，在三个基准上达到5.37%的句子错误率，并通过知识蒸馏实现3倍深度缩减。

ARGen: Affect-Reinforced Generative Augmentation towards Vision-based Dynamic Emotion Perception

ARGen：基于情感强化的生成增强方法用于基于视觉的动态情绪感知

Huanzhen Wang, Ziheng Zhou, Jiaqi Song, Li He, Yunshi Lan, Yan Wang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ARGen框架，通过情感语义注入和自适应强化扩散阶段，解决野外动态表情识别中的数据稀缺问题，提升情绪感知的生成质量和识别性能。

Quick on the Uptake: Eliciting Implicit Intents from Human Demonstrations for Personalized Mobile-Use Agents

快速响应：从人类演示中提取隐含意图以构建个性化移动使用代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Yanjia Yang, Yuanyi Song, Xingyu Lou, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出IFRAgent框架，通过分析显式和隐式意图流，提升移动代理对人类意图的对齐率和任务完成率。

OSMDA: OpenStreetMap-based Domain Adaptation for Remote Sensing VLMs

基于OpenStreetMap的领域自适应方法：为遥感VLMs的领域适应

Stefan Maria Ailuro, Mario Markov, Mohammad Mahdi, Delyan Boychev, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel

机构 * INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里德斯』） 纠错

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

AI总结 本文提出OSMDA方法，利用OpenStreetMap数据生成自标注数据，无需人工标注或强外部模型，通过细调基础VLM实现遥感领域适应，经10个基准测试显示其在文本生成任务中达到SOTA，且训练成本更低。

Topology Enhanced MARL for Multi-Agent Cooperative Decision-Making of CAVs

面向联网自动驾驶车辆多智能体协同决策的拓扑增强多智能体强化学习

Ye Han, Lijun Zhang, Dejian Meng, Zhuang Zhang

机构 * School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对连续环境多智能体协同决策的维度灾难问题，提出TPE-MARL算法，通过游戏拓扑张量与双内在奖励机制优化，在CAV协同决策任务中实现接近最优性能与零样本泛化能力。

Comments 26 pages, 24 figures

Bridging the Question-Answer Gap in Retrieval-Augmented Generation: Hypothetical Prompt Embeddings

弥合检索增强生成中的问答差距：假设提示嵌入

Domen Vake, Jernej Vičič, Aleksandar Tošić

机构 * University of Primorska（普里莫尔斯卡大学） ； InnoRenew CoE ； Research Centre of the Slovenian Academy of Sciences and Arts（斯洛文尼亚科学与艺术研究院研究中心） ； The Fran Ramovš Institute（弗兰·拉莫夫什研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出假设提示嵌入（HyPE）框架，将假设内容生成移至索引阶段，提升RAG的检索对齐度与效率，在六个数据集上实现检索精度和召回率的显著提升且兼容多种RAG技术

Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. Published in IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 129952-129961, 2025

RTLCurator: Label-Efficient Data Curation for RTL Generation

RTLCurator：用于RTL生成的标签高效数据整理

Siyang Cai, Cangyuan Li, Wenjing Chang, Kun Wang, Haoyu Gao, Yinhe Han, Ying Wang

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

AI总结 RTLCurator通过对比规范与模拟失败的实现学习兼容性先验，用少量验证配对校准后，平衡对齐度、覆盖度与结构丰富度保留80%语料，在CodeV和RTLCoder上提升RTL生成模型性能，仅需验证10%语料池。

ViSAGE: Constructing Self-Correcting Memories for Long-Form Video Understanding

ViSAGE：为长视频理解构建自修正记忆

Xinkui Zhao, Enbo Chen, Yifan Zhang, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 ViSAGE是一种多模态智能体记忆框架，通过跨模态绑定、双向记忆精调及多智能体交叉验证解决长视频理解中的实体混淆等问题，较最强基线准确率提升5.9%。

Comments Accept by ACMMM 2026