大模型对齐与安全

Is data-efficient learning feasible with quantum models?

量子模型能否实现数据高效学习？

Alona Sakhnenko, Christian B. Mendl, Jeanette M. Lorenz

机构 * Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS（弗劳恩霍夫认知系统研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Ludwig-Maximilian University（路德维希-马克西米利安大学） 纠错

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

AI总结 研究量子模型能否数据高效学习，引入数据生成工具构建半人工经典数据集，发现QKMs在经典数据集上达可比误差所需训练示例更少，还将谱偏差泛化度量引入QML领域，弥合理论与实践差距，为探索数据集复杂性及理解QKM模型泛化优势铺路。

Comments Added additional experiments, clearer paper scope and implications

NeuroStrata: Harnessing Neurosymbolic Paradigms for Improved Design, Testability, and Verifiability of Autonomous CPS

NeuroStrata：利用神经符号范式提升自主 CPS 的设计、可测试性和可验证性

Xi Zheng, Ziyang Li, Ivan Ruchkin, Ruzica Piskac, Miroslav Pajic

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 NeuroStrata通过神经符号范式提升自主CPS的设计、测试和验证能力，解决不确定性带来的信任和安全认证问题。

Journal ref FSE Companion '25: Companion Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering, Trondheim, Norway, June 2025

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器，用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） 纠错

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

AI总结 提出EasyLens，一种无需训练的即插即用模块，通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强，放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

User identity conditions moral wrongness ratings in non-reasoning large language models

用户身份影响非推理大语言模型的道德错误评级

Willem Fourie, Isabel Ray, Gray Manicom

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

AI总结 研究通过行为自下而上方法，评估两个非推理大语言模型，发现用户身份影响其道德错误评级，严重伤害行为有上限效应，有争议规则行为有角色条件性变化，为人工智能价值对齐讨论提出问题并助力重构。

Mechanistic Interpretability for Neural Networks: Circuits, Sparse Features and Symbolic Reasoning

神经网络的机械可解释性：电路、稀疏特征和符号推理

Pranav Sawant, Jakub Krejčí

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； VSB—Technical University of Ostrava（奥斯特拉瓦技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究神经网络机械可解释性，通过Transformer电路分析、Sparse Autoencoders等工具应对叠加等挑战，探索控制模型行为方法，还将机械见解与神经符号人工智能框架联系，以实现神经网络内部算法逆向工程及可解释。

Comments 20 pages

Progressive Crystallization: Turning Agent Exploration into Deterministic, Lower-Cost Workflows in Production

渐进式结晶：将代理探索转化为生产中确定性、低成本的工作流程

Arun Malik

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对IT运营中AI代理成本高问题，提出渐进式结晶方法，通过三阶段执行分类法及证据提升机制，将代理探索转化为低成本工作流程，在生产云网络AIOps系统上评估效果良好，提升确定性执行、降低成本并提高安全性。

Comments Conference-style paper; 10 pages (estimated from manuscript formatting if applicable); focuses on agentic AI, AIOps, workflow automation, deterministic execution, and LLM cost optimization

Learning social norms enhances compatibility in dynamic human-AI coordination

学习社会规范可增强动态人机协作中的兼容性

Yi Yang, Siyuan Liu, Xin Gao, Huamu Sun, Chao Liu, Qing Zhou, Bingbing Nie

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, Beijing, China（北京安全人工智能与超对齐关键实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, Beijing, China（北京人工智能安全与治理研究院） 纠错

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

AI总结 研究以行人与车辆互动为代表，搭建实验平台，识别出人类社会规范的三项原则，将其融入人工智能显著改善人机协作，在闭环互动任务中，融入社会规范的大语言模型总分比基线策略高出近四倍，比人际互动高出43%。

Comments 44 pages, 5 figures, supplementary information included

SmartHomeSecure: Automated Detection and Repair of Smart Home Configuration Errors Using Large Language Models

智能家居安全：使用大语言模型自动检测和修复智能家居配置错误

Yizhi Wang, Xinghua Gao, Reachsak Ly, Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Polytechnic Institute and State University（Myers-Lawson工程学院，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； School of Technology, Eastern Illinois University（技术学院，东伊利诺伊大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能家居配置文件错误问题，提出SmartHomeSecure原型，结合轻量级程序分析与约束引导大语言模型生成，实现自动检测与修复，经实验评估，四个模型测试结果显示该方法能有效提高智能家居配置修复的可靠性和可用性。

Reward Valuation in Vision Language Models: Causal Mechanisms Underlying Anhedonia

视觉语言模型中的奖励估值：快感缺乏背后的因果机制

Melika Honarmand, Samin Mahdipour Aghabagher, Martin Schrimpf

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨视觉语言模型中奖励估值情况，基于神经科学观点，通过有针对性扰动识别奖励预期单元，测试其因果作用，发现模型存在奖励估值和预期缺陷，结果反映了人工智能模型与人类平行的奖励估值回路。

AI for Cultural Heritage Textiles: Fine-Tuned Latent Diffusion for Novel Ulos Motif Synthesis

用于文化遗产纺织品的人工智能：针对新型乌洛花纹合成的微调潜在扩散模型

Humasak Tommy Argo Simanjuntak, Jesika Purba, Sitogab Girsang, Widya Manurung, Samuel Situmeang, Arlinta Barus, Daniel Oranova Siahaan

机构 * Information Systems Study Program, Faculty of Informatics and Electrical Engineering, Institut Teknologi Del（信息系统研究项目，信息与电气工程学院，技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统乌洛编织局限，提出在高分辨率乌洛图案数据集上微调Protogen v3.4和Stable Diffusion v1.4两个潜在扩散模型来生成新颖设计，通过多种方式评估模型性能，发现特定引导尺度能平衡保真度与多样性，支持非物质文化遗产创新更新。

Comments 21 pages, 8 figures, 3 tables. The manuscript is currently under review at the 2026 4th International Conference on Data, Information and Computing Science (https://www.cdics.org/)

Practicing with Language Models Cultivates Human Empathic Communication

与语言模型练习培养人类共情沟通

Aakriti Kumar, Nalin Poungpeth, Diyi Yang, Bruce Lambert, Matthew Groh

机构 * Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院） ； Northwestern Institute for Complex Systems, Northwestern University（西北大学复杂系统研究所） ； Ryan Institute on Complexity, Northwestern University（西北大学复杂性研究院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Communication Studies, Northwestern University（西北大学传播学系） ； Department of Computer Science, Northwestern University（西北大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过实验平台探讨共情沟通技能的提升，发现简短的LLM指导干预能有效提升参与者与规范共情沟通模式的匹配度，并发现沉默共情效应。

Platonic Representations for Poverty Mapping: Unified Vision-Language Codes or Agent-Induced Novelty?

贫困地图绘制的柏拉图式表示：统一的视觉语言代码还是智能体诱导的新颖性？

Satiyabooshan Murugaboopathy, Connor T. Jerzak, Adel Daoud

机构 * AI and Global Development Lab（人工智能与全球发展实验室） ； Institute for Analytical Sociology（分析社会学研究所） ； Institute of Computer Science（计算机科学研究所） ； Department of Government（政府系） 纠错

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

AI总结 研究社会经济指标在卫星图像和网络文本中的信息印记，开发多模态框架经五条管道预测家庭财富，贡献包括融合视觉与文本提升预测、发现部分表示对齐证据、发布大规模多模态数据集。

Comments ICSC 2026

A Digital Twin Framework for Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems Using Generative Model

面向自动驾驶系统元形测试的数字孪生框架：基于生成模型

Tony Zhang, Burak Kantarci, Umair Siddique

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） ； reasonX Labs Inc.（reasonX实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于生成模型的数字孪生框架，用于自动驾驶系统的元形测试，通过生成多样化驾驶场景提升测试覆盖率和有效性。

WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

WordVoice：基于大语言模型的文本转语音中显式且解耦的多维词级控制

Sihang Nie, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Deyi Tuo, Chengbin Jin, Jialong Mai, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Huya Inc.（Huya公司） ； Tongji University（同济大学） ； The Hongkong polytechnic university（香港理工大学） ； Foshan University（佛山大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于LLM的TTS系统词级控制粗糙的问题，提出统一框架。构建含五维注释的数据集，引入WordVoice将隐式生成变为显式可控范式，经实验验证其在多声学维度上实现卓越解耦控制且保持零样本合成稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables; Preprint

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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

AI总结 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

Self-Regulated Personal Contracts as a Harm Reduction Approach to Generative AI in Undergraduate Programming Education

自主调节的个人合同作为减轻生成式AI在本科编程教育中的负面影响的方法

Aadarsh Padiyath, Jessica Shen, Barbara Ericson

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

AI总结 本文设计了基于危害减少和自我调节学习理论的生成式AI合同，帮助学生在编程学习中做出有意决策，但发现自我意识并不总能保证持续的行为改变。

Comments Accepted to 2026 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education

When Assisting One Disempowers Another

当帮助一方时却削弱了另一方

Claire Yang, Claire Jie Zhang, Maya Cakmak, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究共享环境中人工智能助手行为，指出其可能无意削弱旁观者自主性，即旁观者赋权削弱。从理论上刻画赋权削弱产生条件，通过Disempower-Grid实证表明该现象存在，且受助手目标和能力影响大。

Comments v2: Updated title, added a co-author, extended theoretical analysis of bystander disempowerment, and added new experimental results

MAME: Multidimensional Adaptive Metamer Exploration with Human Perceptual Feedback

MAME：基于人类感知反馈的多维自适应同态体探索

Mina Kamao, Hayato Ono, Ayumu Yamashita, Kaoru Amano, Masataka Sawayama

机构 * Graduate School of Information Science and Technology（信息科学与技术研究生学校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Graduate School of System Informatics（系统信息科学研究生学校） ； Kobe University（大阪大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； Prometech CG Research（Prometech CG研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对人脑网络与人工模型对齐问题，提出MAME框架，通过人类感知反馈引导在线图像生成，在单个心理物理实验中成功测量多维人类同态体空间，发现人类与CNN模型在低级处理同态体空间对齐较差，强调早期视觉计算重要性，为研究人类视觉功能提供工具。

Comments 26 pages, 12 figures. Accepted at Journal of Vision

Journal ref Journal of Vision, 26(8):1, 1-14, 2026

Shao: Scaling Acoustic Token Language Models Toward High-Fidelity Music Generation

Shao：将声学令牌语言模型扩展至高保真音乐生成

Jiafeng Liu, Yuanliang Dong, Hongjia Liu, Yuqing Cheng, Zhancheng Guo, Huijing Liang, Wenbo Zhan, Yuming Sun, Xiaobing Li, Feng Yu, Maosong Sun

机构 * Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出单一声学令牌层级内渐进建模音乐结构与保真度的框架，通过双阶段生成与混合注意力训练，无需异构空间即可实现高质量音乐生成。

RL-Ballast: Ship Ballast Water Path Planning and Clog Prediction via Reinforcement Learning

RL-Ballast：通过强化学习进行船舶压载水路径规划和堵塞预测

Ming-Kuan Lin, Yi-Chung Lai, Ming-Hsin Chiang, Tsung-Wei Pan, Jung-Hua Wang

机构 * National Taiwan Ocean University（台湾海洋大学） ； AI Research Center（人工智能研究中心） ； Shinsoft Corporation（Shinsoft公司） ； Department of Electrical Engineering（电子工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对船舶压载水控制问题，提出基于图的深度强化学习框架RL-Ballast，将阀门排列问题转化为可行路径，利用堆叠水箱水位等近似部分可观测环境，能自适应规划路径并进行堵塞诊断。

Scalable Semantic Steering of Embedding Projections

嵌入投影的可扩展语义引导

Wei Liu, Eric Krokos, Kirsten Whitley, Rebecca Faust, Chris North

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Department of Defense（国防部） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） 纠错

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

AI总结 研究高维数据嵌入的低维投影语义结构问题，提出可扩展语义引导方法，将语义计算从单个项目转移到用户定义组，通过单LLM调用为组生成结构化配置文件，减少LLM调用并在多模态嵌入中有效应用。

Comments Accepted as a short paper at IEEE VIS 2026. 5 pages, 2 figures

NeuroOnline: Bridging Pretraining and Online Adaptation for EEG Foundation Models

NeuroOnline：为脑电图基础模型搭建预训练与在线适应的桥梁

Weibin Li, Wendu Li, Yushan You, Chen Wei, Quanying Liu

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 研究脑电图基础模型，提出NeuroOnline框架，集成多视图一致性学习和上下文感知表示调制机制，统一表示对齐和动态适应，实验表明其在在线设置中性能优于基线。

NeSy-CSA: A Neuro-Symbolic Framework for Open-Ended Critical Scenario Attribution

NeSy-CSA：一种用于开放式关键场景归因的神经符号框架

Qitong Chu, Xunjie He, Chen Deng, Huaxin Pei, Yufeng Yue

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究如何理解场景测试中关键场景的成因，提出神经符号框架NeSy-CSA，通过选择相关因素缩小归因空间，经证据图使推理可追溯，结合符号与神经推理，提升关键场景归因有效性。

Optimizing Large Language Models for Causality Assessment in Pharmacovigilance: Developing a Performance Metric as Objective for Bayesian Hyperparameter Optimization

优化用于药物警戒中因果关系评估的大语言模型：开发一种性能指标作为贝叶斯超参数优化的目标

Nicole Sonne Heckmann, Arnault-Quentin Vermillet, Søren Norlin Mølgaard, Manuela Del Castillo Suero, Lars Melskens, Gerard Ompad, Maurizio Sessa

机构 * Department of Drug Design and Pharmacology, University of Copenhagen（哥本哈根大学药物设计与药理学系） ； Safety Operations, Novo Nordisk（诺和制药安全运营部） ； Clinical Development Centre Denmark, Novo Nordisk（丹麦临床开发中心，诺和制药） ； Statistical Data Science Lead, Pfizer（辉瑞统计数据科学负责人） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对药物警戒中因果关系评估优化大语言模型，开发高斯过程兼容的优化目标，用链思维提示评估GPT-5.2，通过贝叶斯优化研究温度优化效果，EWACS指标优化提升了因果关系分类一致性。

Demonstrating Generalization Failures via Mixtures of Conditional Policies

通过条件策略混合展示泛化失败

Jou Barzdukas, Jack Peck, Julian Schulz, Paulius Rauba, Steven Basart, Lennie Wells

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MATS ； Meridian Visiting Researcher Program（子午访问研究员计划） ； 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 研究前沿语言模型训练后因环境分布变化导致泛化失败的问题。提出构建语言模型的方法，用监督微调基于条件策略混合数据集得到模型，经强化学习训练后出现可控泛化失败，还借此说明未来语言模型泛化失败的新方式。

Teaming Up with AI: Coordination and Cooperation

与人工智能合作：协调与协作

Nicole Immorlica, Inbal Talgam-Cohen

机构 * Yale University and Microsoft Research（耶鲁大学和微软研究院） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 探讨如何在劳动力中与人工智能协作以最大化经济价值并实现‘真正’协作。结合理论计算机科学和经济学，考虑协调与合作两层工具，展示基于算法和经济研究的方法可增强两者，为AI市场研究指明方向。

Do ECG Foundation Models Transfer to Rare Cardiac Diseases? Evidence from Brugada Syndrome Detection

心电图基础模型能否迁移到罕见心脏疾病？来自Brugada综合征检测的证据

Beatrice Zanchi, Giuliana Monachino, Alvise Dei Rossi, Luigi Fiorillo, Georgia Sarquella-Brugada, Giulio Conte, Francesca Dalia Faraci

机构 * University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland, Department of Innovative Technologies（瑞士南方应用科学与艺术大学创新技术系） ； University of Zurich, Department of Quantitative Biomedicine（苏黎世大学定量生物医学系） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Informatics（瑞士意大利大学信息学院） ； Neurocenter of Southern Switzerland, Ente Ospedaliero Cantonale, Movement Disorder Research Group, Neurology Department（瑞士南方神经中心，坎达伦医院，运动障碍研究组，神经学系） ； Sleep Research Institute（睡眠研究 institutes） ； Hospital Sant Joan de Déu, Inherited Cardiac Diseases and Sudden Death Unit（圣约翰德德医院，遗传性心脏疾病和猝死单位） ； Cardiocentro Ticino Institute, Ente Ospedaliero Cantonale, Division of Cardiology（提奇诺心脏中心研究所，坎达伦医院，心血管科） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Biomedical Sciences（瑞士意大利大学生物医学科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过在两个队列上评估九种心电图基础模型，探讨其对罕见病检测的作用，采用多种策略和配置，发现预训练对某些架构必要但效果有限，挑战了大规模预训练能编码有意义表征的假设。

Self-Reference in Large Language Models: The Introspection Threshold for Recursive Self-Improvement

大语言模型中的自我指涉：递归自我改进的内省阈值

Jiang Zhang, Bing Yuan, Qian Zhang

机构 * School of Systems Science, Beijing Normal University（北京师范大学系统科学学院） ； Swarma Research（Swarma研究院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨自我进化AI中自主自我改进可持续性的问题，类比冯·诺依曼自复制自动机的复杂性阈值，论证大语言模型中需内省，基于定理证明其理论存在，指出当前模型因结构瓶颈缺乏真正内省，并给出架构突破方向及安全影响。

Comments 21 pages, 4 figures, 1 table

Interpreting Brain Responses to Language with Sparse Features from Language Models

用语言模型稀疏特征解释大脑对语言的响应

Michael A. Lepori, Kendrick Kay, Greta Tuckute

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出增强稀疏编码模型，用分层稀疏自编码器特征替代密集LM隐状态，并加入惊奇度预测器，解释大脑语言皮层响应，发现前颞叶语言网络由共同特征预测，且大脑响应与LM中最通用的特征对应。