大模型对齐与安全

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； 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.CL

AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

Comments Accepted by ACL 2026

Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences

说科学的语言：面向自然科学的通用生成基础模型

Mingyang Li, Yurou Liu, Jieping Ye, Bing Su, Ji-Rong Wen, Zheng Wang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出LOGOS模型，通过统一科学语法将异构任务转化为自回归框架中的下一个词预测，在多个科学任务上匹配或超越领域专用基线，验证了“一模型适用于所有”的可行性。

Data-Driven Decoding of Russell's Circumplex Model of Affect

基于数据驱动的Russell情感环状模型解码

Amdjed Belaref, Samir Sadok, Zineb Noumir, Renaud Seguier

机构 * Alten ； CentraleSupélec IETR UMR CNRS 6164（中央理工-高等电力学院 IETR CNRS 6164 联合研究单位） ； Inria at Univ. Grenoble Alpes, CNRS, LJK（法国国家信息与自动化研究所，格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，LJK） 纠错

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

AI总结 本文研究Transformer嵌入是否恢复Russell环状模型的几何规律，通过文本和语音模型实验，发现多模态融合完美对齐情感排序，零样本下细粒度情感词接近人类映射坐标。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

基于LLM的航空航天几何设计视觉代码补全

Hau Kit Yong, Robert Marsh, Edmar A. Silva, András Sóbester, Stuart E. Middleton

机构 * Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton（南安普顿大学工程与物理科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于LLM的视觉编程副驾驶系统，结合ReAct方法和GPT 5.4，用于航空航天几何设计，并构建Wingbuilder插件库和AVPD数据集，用户试验表明系统能生成有用建议但推理速度慢。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Skill-to-LoRA：从使用技能到学习行为以实现令牌高效的LLM智能体

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Skill-to-LoRA方法，将技能文本转换为LoRA适配器，替代运行时注入技能文档，在SWE-Skills-Bench上提升通过率并降低令牌成本。

Comments Preprint. 10 pages, 4 figures

User as Code: Executable Memory for Personalized Agents

用户即代码：面向个性化智能体的可执行记忆

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出可执行记忆范式User as Code，将用户模型转化为可运行的Python代码，通过两阶段流水线实现精确聚合与规则执行，在长对话基准上达到78.8%召回率，聚合问题准确率99%，并能主动触发安全警报。

One-Step Generalization Ratio Guided Optimization for Domain Generalization

一步泛化比率引导的域泛化优化

Sumin Cho, Dongwon Kim, Kwangsu Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国高级科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出GENIE优化器，通过一步泛化比率（OSGR）动态均衡参数更新，抑制虚假相关，促进域不变特征学习，在域泛化任务中超越现有优化器。

Comments 29 pages, accepted at the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025)

Enhancing Quantum Machine Learning with Anyons

利用任意子增强量子机器学习

Da Zhang, Wen-Qiang Liu, Zhaohui Wei, Zhang-Qi Yin

机构 * Center for Quantum Technology Research and Key Laboratory of Advanced Optoelectic Quantum Architecture and Measurements (MOE), School of Physics, Beijing Institute of Technology（量子技术研究中心和先进光电量子架构与测量（MOE）重点实验室，物理系，北京理工大学） ； Department of Mathematics and Physics, Shijiazhuang Tiedao University（数学物理系，石家庄铁道大学） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（叶中数学科学中心，清华大学） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications, Beijing（燕奇湖北京应用数学科学研究所，北京） 纠错

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

AI总结 提出统一玻色子、费米子和任意子交换统计的量子核框架，通过表示、核几何和学习基准分析，证明任意子核在特征空间结构和学习性能上优于传统统计。

Comments 19 pages, 3 figures

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

Advanced Machine Learning and Deep Learning Techniques for Enhanced Cattle Identification and Detection: A Comprehensive Review

用于增强牛只识别与检测的先进机器学习和深度学习技术：一项全面综述

Fayazunnesa Chowdhury, Syed Md. Galib, Md Nasim Adnan, Md. Moradul Siddique, Md Robiul Karim, K M Tanvir Anjum

机构 * Jashore University of Science and Technology（贾沙雷科学与技术大学） ； University of Information Technology & Sciences (UITS)（信息科技与科学大学） ； Gazipur Agricultural University（加兹ipur农业大学） ； Shanto Mariam University of Creative Technology（沙托·马里姆创意技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了利用机器学习和深度学习技术进行牛只识别的研究，比较了传统方法（如K近邻、支持向量机）与深度学习方法（如CNN、ResNet、YOLO）的效果，指出深度学习方法在识别和检测任务中更优，并讨论了数据集有限、数据质量问题和实时处理需求等挑战。

Comments Published in the journal of Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC), 34 pages, 5 Figures. The Article is available here: http://aetic.theiaer.org/archive/v10/v10n2/p1.html

Journal ref Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC),Vol. 10, No. 2, 2026

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

先验优于证据：基于LLM的二语发音反馈中的刻板印象驱动诊断

Rong Wang, Kun Sun

机构 * University of Tuebingen（蒂宾根大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 研究测试了LLM在二语发音反馈中是否基于语音证据而非预训练先验进行诊断，发现评分准确性与推理脱钩，音素级反馈收敛于固定困难音素集，且声学证据仅在直接探测目标维度时改善评分。

Comments 12 pages, 2 figures

Metric Match: A Subset Selection Approach to Evaluating LLM Judge Reliability

Metric Match：一种评估LLM评判可靠性的子集选择方法

Alyssa Unell, Natalie Dullerud, Naomi Boneh, Meena Jagadeesan, Tatsu Hashimoto, Nigam Shah, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Metric Match方法，通过选择少量样本进行人工标注，以子集匹配总体可靠性指标，从而高效估计LLM评判的可靠性，实验表明在15个数据集上平均估计误差降低18.7%，标注需求减少32.5%。

An RRAM-based Hardware Implementation of a Radial Basis Function Neuron for Edge Classifiers

基于RRAM的径向基函数神经元硬件实现用于边缘分类器

Georgios Papandroulidakis, Shady Agwa, Themis Prodromakis

机构 * Centre for Electronics Frontiers, Institute of Micro and Nano Systems（电子前沿中心，微纳系统研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于金属氧化物RRAM的模拟内容可寻址存储器（ACAM）硬件设计，通过可配置感受野神经元实现边缘设备上的度量分类和在线自适应，在MNIST上达到89.1%准确率，每单元每操作能耗185fJ。

Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers

人类增强循环建模（HELM）：基于智能体的混凝土桥梁护栏有限元建模

Quankai Wang, Yulin Xie, Tongfei Yang, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HELM框架，通过人机协作将有限元建模分解为可验证的检查点，在MASH TL-4和TL-5条件下将自主建模成功率从20%提升至75%。

SimSiam Naming Game: A Unified Approach for Emergent Communication and Representation Learning

SimSiam 命名博弈：一种用于涌现通信和表示学习的统一方法

Nguyen Le Hoang, Tadahiro Taniguchi, Tianwei Fang, Akira Taniguchi, Masatoshi Nagano

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 提出SimSiam命名博弈（SSNG），通过对称自监督表示对齐替代采样更新，实现无反馈的涌现通信，在CIFAR-10和ImageNet-100上线性探针分类准确率显著优于现有方法。

Discrete Optimal Transport and Voice Conversion

离散最优传输与语音转换

Anton Selitskiy, Maitreya Kocharekar

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出kDOT框架，利用预训练语音嵌入空间进行语音转换，通过离散最优传输计划的质心投影改进分布对齐，提升WER、MOS和FAD性能。

Comments 5 pages, 1 figure, 7 tables. 11th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), Berlin, Germany, May 2026

CADO: From Imitation to Cost Minimization for Heatmap-based Solvers in Combinatorial Optimization

CADO：从模仿到成本最小化的组合优化热力图求解器

Hyungseok Song, Deunsol Yoon, Kanghoon Lee, Han-Seul Jeong, Soonyoung Lee, Woohyung Lim

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对热力图求解器监督训练中模仿损失与成本最小化的目标不匹配问题，提出CADO框架，通过强化学习微调直接优化解码后解的成本，在多个基准上取得最优性能。

Comments 22 pages, 4 figures. Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=fvxx5FOED6

LapidaryEngine: Fully Conversational Crystal Generation

LapidaryEngine: 全对话式晶体生成

Yusei Ito, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Masaki Adachi

机构 * Lattice Lab, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司Lattice实验室） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出LapidaryEngine，首个支持全对话式晶体生成的模型，通过枢轴表示实现文本与晶体结构的双向翻译，支持自由形式自然语言请求和迭代优化。

Comments 11 main pages, 5 main figures, and 1 table

Curvature-Guided Geometric Representation for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction

曲率引导的几何表示用于蛋白质-配体结合亲和力预测

Shuai Li, Chuan-Xian Ren, Yuhao Li, Ziqi Huang, Yue Pan, Mingzhe Tang, Hong Yan

机构 * School of Mathematics, Sun Yat-sen University（中山大学数学学院） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电机工程系） 纠错

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

AI总结 提出RicciBind框架，利用里奇曲率捕捉局部相互作用紧密度，结合最优传输实现跨域对齐，提升结合亲和力预测的准确性与可解释性。

Simulating Students' Java Programming Errors with Large Language Models

用大型语言模型模拟学生的Java编程错误

Ali Keramati, Jie Cao, Iman Mohammadi, Mark Warschauer, Yang Shi

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 探索用LLM模拟学生编程错误，评估五种模型在多样性和对齐性上的表现，发现Claude Sonnet 4平衡最佳，且合成错误与真实错误难以区分。

Right or Wrong, Models Comply: Directional Blindness in LLM Moral Judgment

对或错，模型都顺从：LLM 道德判断中的方向盲从

Jihye Kim, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出顺从不对称性（A = BCR/HCR）双向诊断指标，发现大语言模型在事实判断中更顺从有益提示（A=1.58），但在道德判断中几乎同等顺从有益和误导提示（A=1.04），揭示了方向盲从这一对齐失败模式。

An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment

一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架

Hadi Fadlallah, Ibrahim Dhaini, Fatima Mubarak, Rima Kilany

机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。

Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

Thermodynamic assessment of machine learning models for solid-state synthesis prediction

固态合成预测机器学习模型的热力学评估

Jane Schlesinger, Simon Hjaltason, Nathan J. Szymanski, Christopher J. Bartel

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 评估了机器学习模型预测固态材料合成可行性的热力学一致性，发现模型普遍高估合成可能性，但部分分数与热力学启发式趋势一致。

Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework

BIM中几何密集型合规检查自动化：基于图的语义推理框架

Zixuan Xiao, Pei Troh Koh, Jun Ma, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学土木与环境工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对BIM中几何密集型法规自动检查的语义鸿沟问题，提出SGR-BIM图驱动推理框架，通过跨模态知识图谱实现可解释推理，在679个消防规范查询上达到84.3%准确率，较基线提升8.6%。

Journal ref Automation in Construction 189 (2026) 107038

Corpus Augmentation for Sign Language Translation via LLM-Guided Video Stitching

通过LLM引导的视频拼接进行手语翻译的语料增强

Zsolt Robotka, Ádám Rák, Jalal Al-Afandi, András Horváth, György Cserey

机构 * Peter Pazmany Catholic University, Faculty of Information Technology and Bionics（彼得·帕兹马尼天主教大学信息科技与仿生学院） ； DeepSign Technologies Ltd.（DeepSign科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种无需额外标注或生成模型的手语翻译语料增强方法，利用CTC强制对齐提取手语片段，通过LLM生成句子并拼接视频，在GFSLT-VLP基线上提升BLEU-4达2.92，并发现合成数据对视觉-语言预训练有害但可提升下游任务。

Learning Instance-Adaptive Low-Rank Orthogonal Subspaces for Clothes-Changing Person Re-Identification

学习实例自适应低秩正交子空间用于换衣行人重识别

Dong-Woo Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * Dongwoo Kim（金东吾） ； Tae-Kyun Kim（金泰勋） 纠错

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

AI总结 提出Ortho-ReID方法，通过从VLM文本描述中显式建模低秩服装子空间，并利用几何约束提取服装不变特征，在多个基准数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on CoLoRAI

GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

GLACIER：用于分子性质预测的多模态师生基础模型

Emily Nguyen, Yongchan Hong, Harsh Toshniwal, Yan Liu, Andreas Luttens

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California（南加州大学定量与计算生物学系） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Science for Life Laboratory, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院医学生物化学与生物物理系，生命科学实验室） 纠错

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

AI总结 提出GLACIER师生框架，通过融合分子图、SMILES和物理化学描述符三种模态，并利用大模型蒸馏，实现高效准确的分子性质预测。

Urban Heat MiniCubes: An AI-Ready dataset for urban heat research

城市热微型数据立方体：面向城市热研究的人工智能就绪数据集

Jonathan Starfeldt, Maria J. Molina, Alexander Kerr, Adam Yang, Thomas R. H. Holmes, Christopher R. Hain

机构 * Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（大学大气科学与海洋科学系，马里兰大学，学院公园，MD，美国） ； Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（大学计算机科学系，马里兰大学，学院公园，MD，美国） ； NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA（NASA戈达德航天飞行中心，格林贝尔特，MD，美国） ； NASA Marshall Space Flight Center, Huntsville, AL, USA（NASA马歇尔航天飞行中心，亨茨维尔，AL，美国） 纠错

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

AI总结 提出Urban Heat MiniCubes数据集，整合多源卫星数据（Landsat 8/9、Sentinel-1、GOES-R等），为48个城市提供90×90公里网格化数据立方体，支持机器学习在城市热研究中的应用。

Comments 53 pages, 26 figures, Submitted to Nature Scientific Data