大模型对齐与安全

Selection, Reflection and Self-Refinement: Revisit Reasoning Tasks via a Causal Lens

选择、反思与自我完善：通过因果视角重新审视推理任务

Yunlong Deng, Boyang Sun, Yan Li, Lingjing Kong, Zeyu Tang, Kun Zhang, Guangyi Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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 本文从因果视角重新审视推理任务，将其视为选择机制，通过引入潜变量反馈提升对潜在依赖关系的学习，显著提升了Sudoku和Maze任务的推理准确率。

DiReCT: Disentangled Regularization of Contrastive Trajectories for Physics-Refined Video Generation

DiReCT：对比轨迹解耦的对比正则化用于物理精细视频生成

Abolfazl Meyarian, Amin Karimi Monsefi, Rajiv Ramnath, Ser-Nam Lim

机构 * Path Robotics ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DiReCT方法，通过解耦对比轨迹正则化提升物理精细视频生成的物理合理性，改进VideoPhy的物理常识评分。

CARPE: Context-Aware Image Representation Prioritization via Ensemble for Large Vision-Language Models

CARPE：通过集成实现上下文感知的图像表示优先级

Donghee Lee, Rui Cai, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 CARPE通过集成机制增强大视觉-语言模型对视觉和文本模态的自适应加权能力，提升图像分类和多模态任务表现。

OWLEYE: Zero-Shot Learner for Cross-Domain Graph Data Anomaly Detection

OWLEYE：跨域图数据异常检测的零样本学习者

Lecheng Zheng, Dongqi Fu, Zihao Li, Jingrui He

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Meta AI ； 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.LG

AI总结 OWLEYE提出一种跨域图数据异常检测框架，通过跨域特征对齐模块、多域多模式字典学习和截断注意力重构模块，实现零样本学习和持续学习能力，提升异常检测性能与泛化能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

SMILES-Mamba: Chemical Mamba Foundation Models for Drug ADMET Prediction

SMILES-Mamba：用于药物ADMET预测的化学Mamba基础模型

Bohao Xu, Yingzhou Lu, Chenhao Li, Ling Yue, Xiao Wang, Tianfan Fu, Minjie Shen, Lulu Chen

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SMILES-Mamba通过自监督预训练和微调策略，利用未标记和标记数据预测药物ADMET属性，在22个数据集上表现优异，提升分子属性预测准确性并减少对大规模标注数据的依赖。

Pixelis: Reasoning in Pixels, from Seeing to Acting

Pixelis：在像素中推理，从看见到行动

Yunpeng Zhou

机构 * University of Reading（雷丁大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Pixelis通过在像素空间中直接操作图像和视频，结合执行操作和学习后果，提升视觉智能的通用性和物理基础，实现基于行动的多模态感知。

Comments 28pages, 16figures, 18tables

Self-Corrected Image Generation with Explainable Latent Rewards

可解释性潜在奖励的自校正图像生成

Yinyi Luo, Hrishikesh Gokhale, Marios Savvides, Jindong Wang, Shengfeng He

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

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

AI总结 本文提出xLARD框架，利用多模态大语言模型通过可解释性潜在奖励指导生成，改进语义对齐和视觉保真度，同时保持生成先验。

Comments CVPR 2026

TAG-MoE: Task-Aware Gating for Unified Generative Mixture-of-Experts

TAG-MoE：基于任务的门控用于统一的生成混合专家

Yu Xu, Hongbin Yan, Juan Cao, Yiji Cheng, Tiankai Hang, Runze He, Zijin Yin, Shiyi Zhang, Yuxin Zhang, Jintao Li, Chunyu Wang, Qinglin Lu, Tong-Yee Lee, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； National Cheng-Kung University（国立成功大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TAG-MoE框架，通过引入层次化任务语义标注方案和预测对齐正则化，解决密集扩散变换器架构中任务干扰问题，提升生成质量和保真度。

Comments Accept by CVPR 2026. Project page: https://yuci-gpt.github.io/TAG-MoE/

CliPPER: Contextual Video-Language Pretraining on Long-form Intraoperative Surgical Procedures for Event Recognition

CliPPER：基于长形式术中手术程序的上下文视频-语言预训练用于事件识别

Florian Stilz, Vinkle Srivastav, Nassir Navab, Nicolas Padoy

机构 * University of Strasbourg, CNRS, INSERM, ICube, UMR7357, France（斯特拉斯堡大学，法国国家科学研究中心，法国国家医学研究院，ICube，UMR7357，法国） ； IHU Strasbourg, France（斯特拉斯堡IHU，法国） ； Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出CliPPER框架，通过手术讲座视频预训练，提升长形式手术视频的细粒度时间视频-文本识别，引入VTC_CTX和COP等预训练策略，改进多模态对齐，实现多个公开手术基准的新SOTA。

Forecasting with Guidance: Representation-Level Supervision for Time Series Forecasting

基于指导的预测：用于时间序列预测的表示级监督

Jiacheng Wang, Liang Fan, Baihua Li, Luyan Zhang

机构 * Xijing University（西安电子科技大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ReGuider方法，通过预训练时间序列基础模型进行表示级监督，提升时间序列预测的准确性与表现力。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables

ShapBPT: Image Feature Attributions Using Data-Aware Binary Partition Trees

ShapBPT：基于数据感知二进制划分树的图像特征归因

Muhammad Rashid, Elvio G. Amparore, Enrico Ferrari, Damiano Verda

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

AI总结 本文提出ShapBPT，一种基于层次Shapley公式的数据感知图像可视化方法，通过多尺度二进制划分树结构提升图像特征归因的效率与语义意义。

Comments Presented at AAAI-26 conference and published in Proceedings of the The Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2026

Evaluating LLM-Based Test Generation Under Software Evolution

评估基于大语言模型的测试生成在软件演化中的表现

Sabaat Haroon, Mohammad Taha Khan, Muhammad Ali Gulzar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究评估了基于大语言模型的测试生成在软件演化中的性能，发现其在代码变化时表现下降，测试覆盖和回归检测能力不足。

Comments 10 pages, 9 figures, 2 tables

BeltCrack: the First Sequential-image Industrial Conveyor Belt Crack Detection Dataset and Its Baseline with Triple-domain Feature Learning

BeltCrack: 首个序列图像工业传送带裂纹检测数据集及其基于三域特征学习的基线方法

Jianghong Huang, Luping Ji, Xin Ma, Mao Ye

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Suzhou Red Shield Intelligent Manufacturing Co., Ltd.（苏州红盾智能制造有限公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出首个序列图像工业传送带裂纹检测数据集，结合三域特征层次融合学习方法，验证了数据集的有效性及基线方法的优越性。

Comments Accepted by Pattern Recognition

PersonalQ: Select, Quantize, and Serve Personalized Diffusion Models for Efficient Inference

PersonalQ: 选择、量化并服务个性化扩散模型以实现高效推理

Qirui Wang, Qi Guo, Yiding Sun, Junkai Yang, Dongxu Zhang, Shanmin Pang, Qing Guo

机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 PersonalQ通过触发令牌连接检查点选择与量化，提升意图对齐并优化压缩质量，实现高效个性化扩散模型服务。

Comments Accepted in ICME 2026

Focus, Don't Prune: Identifying Instruction-Relevant Regions for Information-Rich Image Understanding

聚焦，而非裁剪：识别与指令相关的区域以实现信息丰富的图像理解

Mincheol Kwon, Minseung Lee, Seonga Choi, Miso Choi, Kyeong-Jin Oh, Hyunyoung Lee, Cheonyoung Park, Yongho Song, Seunghyun Park, Jinkyu Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； KT Corporation（KT公司） ； Soongsil University（松山大学） ； Kakao Mobility（Kakao移动） 纠错

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

AI总结 本文提出PinPoint框架，通过识别与指令相关的图像区域并提取细粒度视觉特征，提升多模态任务的推理效率与准确性。

Comments CVPR 2026

Toward Data Systems That Are Business Semantic Centric and AI Agents Assisted

迈向以业务语义为中心且由AI代理辅助的数据系统

Cecil Pang

机构 * School of Systems Science and Industrial Engineering, Binghamton University, State University of New York（系统科学与工业工程学院，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BSDS系统，通过整合架构、工作流和团队组织，使数据系统贴合业务需求而非技术限制，提升效率与可扩展性，同时强调人类因素与业务语义的结合。

Comments Published by IEEE Access

Journal ref IEEE Access, vol. 13, pp. 113752-113762, 2025

Reasoning or Rhetoric? An Empirical Analysis of Moral Reasoning Explanations in Large Language Models

推理还是修辞？对大型语言模型中道德推理解释的实证分析

Aryan Kasat, Smriti Singh, Aman Chadha, Vinija Jain

机构 * TCS AI Practice（TCS人工智能实践） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） ； Google GenAI（谷歌生成人工智能） 纠错

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

AI总结 研究通过分析LSTM对道德困境的回应，探讨其是否具备道德发展阶段的真正进展，发现其表现出后常规推理，且存在道德解耦现象，揭示了对成熟道德推理的修辞模仿。

Comments 32 pages, 34 figures, 7 tables

Compensating Visual Insufficiency with Stratified Language Guidance for Long-Tail Class Incremental Learning

通过分层语言指导补偿视觉不足以实现长尾类增量学习

Xi Wang, Xu Yang, Donghao Sun, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出分层语言指导方法，通过构建语义层次结构缓解长尾类增量学习中的样本稀缺和灾难性遗忘问题，实验表明方法在多个基准上取得最优性能。

DATASHI: A Parallel English-Tashlhiyt Corpus for Orthography Normalization and Low-Resource Language Processing

DATASHI：一个平行的英语-塔希利耶特语语料库用于正字法规范化和低资源语言处理

Nasser-Eddine Monir, Zakaria Baou

机构 * Université de Lorraine, CNRS, Inria, LORIA（洛林大学、法国国家科学研究中心、法国国家信息与自动化技术研究院、LORIA实验室） ； ISIMA, Université Clermont Auvergne（克莱蒙特奥弗涅大学ISIMA） 纠错

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

AI总结 DATASHI提供了一个包含5000对句子的平行语料库，包含1500个经过专家标准化和非标准用户生成的句子，用于研究正字法多样性及规范化，支持NLP任务并为多模态对齐提供基础。

Comments This paper has been accepted for presentation at LREC 2026

Kolmogorov Complexity Bounds for LLM Steganography and a Perplexity-Based Detection Proxy

LLM隐写术的柯尔莫哥洛夫复杂度界限及基于困惑度的检测代理

Andrii Shportko

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了LLM隐写术的信息理论成本，证明了隐写方案必须满足复杂度增加的界限，并提出基于困惑度的检测代理，通过实验验证了理论预测。

From Five Dimensions to Many: Large Language Models as Precise and Interpretable Psychological Profilers

从五维到更多：大型语言模型作为精确且可解释的心理档案师

Yi-Fei Liu, Yi-Long Lu, Di He, Hang Zhang

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

AI总结 本文研究了大型语言模型能否通过少量量化输入建模人类心理特质的相关结构，发现其在零样本情况下能准确预测心理特质，揭示了LLM通过抽象和推理实现精确预测的机制。

Comments Accepted to ICLR2026

ResPrune: Text-Conditioned Subspace Reconstruction for Visual Token Pruning in Large Vision-Language Models

ResPrune：基于文本的子空间重建用于大视觉-语言模型中的视觉令牌修剪

Xu Li, Yi Zheng, Yuxuan Liang, Zhe Liu, Xiaolei Chen, Haotian Chen, Rui Zhu, Xiangyang Xue

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学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.LG

AI总结 ResPrune通过子空间重建方法实现视觉令牌修剪，结合文本相关性选择信息量大的令牌，提升大视觉-语言模型推理效率，减少计算和内存开销。

BondBERT: What we learn when assigning sentiment in the bond market

BondBERT: 在债券市场中进行情感分析时我们学到了什么

Toby Barter, Zheng Gao, Eva Christodoulaki, Jing Chen, John Cartlidge

机构 * School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol, Bristol, UK（工程数学与技术学院，布里斯托尔大学，布里斯托尔，英国） ； School of Mathematics, Cardiff University, Cardiff, UK（数学学院，卡迪夫大学，卡迪夫，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出BondBERT，一种针对债券市场新闻微调的Transformer模型，用于提供与预测模型集成的情感信号，通过对比实验显示其在预测准确性上优于现有模型。

Comments 8 pages, 3 figures, author manuscript accepted for ICAART 2026: 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Mar. 2026, Marbella, Spain

Journal ref 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART), Volume 5, Mar. 2026, pp. 4056-4063

From Human Interfaces to Agent Interfaces: Rethinking Software Design in the Age of AI-Native Systems

从人机界面到代理界面：在AI原生系统时代重新思考软件设计

Shaolin Wang, Yi Mei, Haoyang Che, He Jiang, Shui Yu, Ying Gu

机构 * Victoria University of Wellington, New Zealand（维多利亚大学惠灵顿分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Dalian University of Technology, China（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了软件设计从以人为中心的界面转向以代理为中心的调用系统，提出了代理接口的概念和设计原则，为AI原生软件设计提供理论基础。

Comments 4 pages, 1 figure, 1 table

Gesture2Speech: How Far Can Hand Movements Shape Expressive Speech?

Gesture2Speech: 手部动作能多大程度上塑造表现性语音？

Lokesh Kumar, Nirmesh Shah, Ashishkumar P. Gudmalwar, Pankaj Wasnik

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

AI总结 本文提出Gesture2Speech框架，利用视觉手势线索调节合成语音的语调，通过多模态MoE架构动态融合语言内容和手势特征，提升语音自然度和手势与语调的同步性。

Comments Accepted at The 2nd International Workshop on Bodily Expressed Emotion Understanding (BEEU) at AAAI 2026 [non-archival]

DLLM Agent: See Farther, Run Faster

DLLM Agent: 看得更远，跑得更快

Huiling Zhen, Weizhe Lin, Renxi Liu, Kai Han, Yiming Li, Yuchuan Tian, Hanting Chen, Xiaoguang Li, Xiaosong Li, Chen Chen, Xianzhi Yu, Mingxuan Yuan, Youliang Yan, Peifeng Qin, Jun Wang, Yu Wang, Dacheng Tao, Yunhe Wang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； UCL（伦敦大学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； NTU（国立新加坡大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了扩散大语言模型（DLLM）在代理多步决策中的表现，发现其在准确率相当的情况下，整体效率比自回归模型（AR）高30%以上，并提出部署扩散骨架的两个实用考虑。

L2V-CoT: Cross-Modal Transfer of Chain-of-Thought Reasoning via Latent Intervention

L2V-CoT：通过潜在干预实现链式推理的跨模态转移

Yuliang Zhan, Xinyu Tang, Han Wan, Jian Li, Ji-Rong Wen, Hao Sun

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

AI总结 本文提出L2V-CoT方法，通过潜在干预将链式推理从LLM转移到VLM，利用低频潜在表示提升多步推理能力，实验表明优于无训练基线和监督方法。

Comments AAAI 2026 oral

From Tokens To Agents: A Researcher's Guide To Understanding Large Language Models

从标记到代理：研究者理解大型语言模型的指南

Daniele Barolo

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

AI总结 本文探讨了如何有效使用大型语言模型，分析了预训练数据、标记化、Transformer架构等六个关键组成部分，通过案例研究展示如何评估LLM在特定研究中的适用性。

A Phylogenetic Approach to Genomic Language Modeling

基于系统发育的基因组语言建模方法

Carlos Albors, Jianan Canal Li, Gonzalo Benegas, Chengzhong Ye, Yun S. Song

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences（电气工程与计算机科学系） ； Department of Statistics（统计学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于系统发育树的基因组语言模型训练框架，通过多物种全基因组比对提升模型对进化约束元件的识别能力，展示了PhyloGPN在单序列预测功能性破坏变异方面的有效性。

Comments 15 pages, 7 figures

SHAPCA: Consistent and Interpretable Explanations for Machine Learning Models on Spectroscopy Data

SHAPCA：用于光谱数据的机器学习模型一致且可解释的解释

Mingxing Zhang, Nicola Rossberg, Simone Innocente, Katarzyna Komolibus, Rekha Gautam, Barry O'Sullivan, Luca Longo, Andrea Visentin

机构 * School of Computer Science and Information Technology（计算机科学与信息技术学院） ； Centre for Research Training in Artificial Intelligence（人工智能研究培训中心） ； Insight Centre for Data Analytics（数据分析洞察中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SHAPCA框架，结合主成分分析和SHAP方法，在原始输入空间提供可解释性，从全局和局部视角分析光谱数据驱动模型行为和个体预测的特征。

Comments 25 pages, 6 figures