大模型对齐与安全

CLARA: Clip-Level Multimodal Alignment with VLM-Derived Rationales for Hateful Video Detection

CLARA：基于VLM衍生理由的片段级多模态对齐用于仇恨视频检测

Yuchen Zhang, Shuang Dai, Zeyu Fu, Yunfei Long, Ravi Shekhar, Haralambos Mouratidis

机构 * Institute for Analytics and Data Science, University of Essex（埃塞克斯大学分析与数据科学研究所） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽皇后学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本研究提出CLARA框架，以片段级多模态对齐结合VLM衍生理由，在三个仇恨视频数据集上实现了优于现有最优方法的仇恨视频检测性能。

AlignJEPA: Predictive Vision-Language Alignment for Remote Sensing Foundation Models

AlignJEPA：面向遥感基础模型的预测性视觉-语言对齐

Md Aminur Hossain, Omkumar Vaghasiya, Rajeev Ranjan Dwivedi, Vinod Kurmi, Biplab Banerjee

机构 * Space Applications Centre, ISRO（印度空间研究组织空间应用中心） ； Indian Institute of Science Education and Research (IISER) Bhopal（印度科学教育与研究学院（博帕尔）） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 该研究针对遥感基础模型与自然语言对齐不足的问题，提出受JEPA启发的AlignJEPA框架，采用轻量级预测对齐网络，结合语义预测与双向对比检索，实现了参数高效的视觉-语言对齐。

Comments 18 pages

Don't Let AI Agents YOLO Your Files: Information and Control in Agent-Native Filesystems

别让AI代理占用你的文件：将信息和控制移交给文件系统以实现代理安全和自主性

Shawn Wanxiang Zhong, Junxuan Liao, Jing Liu, Mai Zheng, Andrea C. Arpaci-Dusseau, Remzi H. Arpaci-Dusseau

专题命中 其他安全 ：safety(title,abstract)

AI总结 本文研究了AI代理对文件系统的滥用问题，提出YoloFS文件系统通过三种技术提升代理的安全性和自主性，减少用户交互并提高任务完成率。

RefineAny3D: Depth Refinement as Semantic Alignment for Monocular 3D Detection

RefineAny3D：作为语义对齐的深度细化用于单目3D检测

Zhihao Zhang, Gengwei Zhang, Tianlong Chen, Xiaoming Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 RefineAny3D将单目3D检测的深度细化转化为视觉对齐问题，通过VLM实现无需数值预测的深度修正，在多类检测工具上均有性能提升且可泛化。

LASA: Language-and-Source-Anchored Alignment for Domain Generalized Semantic Segmentation

LASA：面向域泛化语义分割的语言与源锚定对齐

Jinhong Zhu, Weiqi Yan, Shengchuan Zhang, Liujuan Cao

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对域泛化语义分割中传统方法损害特征完整性的问题，提出LASA框架，含三个协同组件，实验显示其性能优于现有最优方法。

Comments 10 pages, 4 figures

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

AirSplat: Alignment and Rating for Robust Feed-Forward 3D Gaussian Splatting

AirSplat：基于鲁棒前馈3D高斯散射的对齐与评分

Minh-Quan Viet Bui, Jaeho Moon, Munchurl Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出AirSplat框架，通过自一致性姿态对齐和基于评分的透明度匹配技术，提升无姿态视角合成的重建质量。

Comments Project page: https://kaist-viclab.github.io/airsplat-site, accepted to ECCV 2026

PatchAlign3D: Local Feature Alignment for Dense 3D Shape Understanding

PatchAlign3D: 本地特征对齐用于密集3D形状理解

Souhail Hadgi, Bingchen Gong, Ramana Sundararaman, Emery Pierson, Lei Li, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov

机构 * École polytechnique（巴黎政治学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KAUST（王国立阿联酋科技大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 PatchAlign3D通过点云直接生成语言对齐的片段特征，实现高效零样本3D部分分割，优于传统渲染方法。

Comments CVPR 2026. Project website: https://souhail-hadgi.github.io/patchalign3dsite/

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi

SCALPEL: Semantic Cross-modal Alignment via LLM-Powered Encoder Learning for Medical Vision-Language Representation

SCALPEL：基于大语言模型驱动的编码器学习的医学视觉-语言语义跨模态对齐框架

Yunzhan Fu, Enyu Bao, Xiangyu Shen, Yihao Wu, Chunbo Jiang, Fangli Guan, Liqi Yan

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对现有医学视觉-语言预训练的三大瓶颈，本文提出SCALPEL框架，通过临床报告对比微调、非对称对齐策略及解剖-否定感知目标，在三大医学基准上实现了多项任务的最优性能。

Comments 14 pages, 3 figures, accepted by PRCV2026

Fine-Grained Food Image Understanding via Target-Aware Data Alignment

通过目标感知数据对齐实现细粒度食品图像理解

Jui-Feng Chi, Wei-Lun Chu, Bruce Coburn, Jinge Ma, Fengqing Zhu

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究针对细粒度食品图像理解，提出以数据为中心的多模态对齐方法，先选视觉相关训练子集，再细化字幕，训练互补检索专家并融合决策，提升了检索性能，完整方法检索分数超纯VLM检索两倍且更高效。

Neural RHEED alignment with limited training data during CdTe MBE growth

碲化镉分子束外延生长过程中利用有限训练数据的神经反射高能电子衍射校准

Bartłomiej Turowski, Jakub J. Meixner, Róża Dziewiątkowska, Wojciech Zaleszczyk, Tomasz Wojciechowski, Valentine V. Volobuev, Marcin M. Wysokiński, Tomasz Wojtowicz

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究利用有限训练数据，通过神经视觉辅助方法在碲化镉MBE生长中自动晶体校准。基于二维和三维ResNet配置设计网络架构并比较，提供了可用于闭环部署的训练好的神经系统及新材料的可推广管道，朝着AI驱动的MBE生长迈进。

VIDAR: Visual-Inertial Dense Alignment and Reconstruction via a Geometric Foundation Model

VIDAR：通过几何基础模型实现视觉惯性密集对齐与重建

Diyari Mohammed Salih, Lingxiang Hu, Naima AitOufroukh-Mammar, Fabien Bonardi

机构 * IBISC Laboratory, Université d’Évry Paris-Saclay, Université Paris-Saclay（IBISC实验室，埃夫里-巴黎萨克雷大学，巴黎萨克雷大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究针对单目基础模型缺乏稳定度量尺度的问题，提出VIDAR框架，结合SVO+IMU里程计与深度任意模型3，利用视觉惯性前端作度量锚点，经姿态注入等方法，在EuRoC和TUM RGB-D数据集上实现度量密集单目重建。

Implicit Fine-tuning via Context Engineering: A Curriculum Learning Framework for Multimodal Entity Alignment

通过上下文工程进行隐式微调：多模态实体对齐的课程学习框架

Yunpeng Hong, Chenyang Bu, Di Wu, Yi He, Xindong Wu

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究多模态实体对齐问题，提出PTFEA课程学习框架，通过自适应难度调制和三阶段渐进推理将微调策略转化为上下文工程，实验证明该框架性能优越，提供了统一上下文工程和微调的理论框架。

Comments Accepted by KDD 2026

Journal ref SIGKDD 2026

Dive Into the Implicit Biases of Low-rank Vision-language Alignment

深入探究低秩视觉-语言对齐中的隐式偏差

Mingjia Shi, Shuo Wang, Xiaobo Wang, Sifan Zhou, Kai Wang, Tianyu Fu, Chenxu Zhao, Anyang Su, Ping Jiang, Minghui Wu

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Mininglamp（明略科技） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 挑战视觉-语言对齐需全参数更新的观点，研究低秩适应在此阶段的应用，发现其能降成本且性能优。通过实证、几何分析和理论推导探究现象原因，并进行多方面消融实验。

Comments Accepted by ECCV 2026

Exploring Image-Text Alignment for Radio Galaxy Morphologies

探索射电星系形态的图像-文本对齐

Erica Lastufka, Mariia Drozdova, Svyatoslav Volosynovskiy

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究射电星系图像与文本描述的对齐，利用MiraBest数据集及SigLIP-2模型，经特定提示生成描述并评估。结果显示基于描述的星系分类与图像类似，微调改善局部连贯性，此为射电星系形态研究提供新方法。

Comments Accepted at the AI in Science (AIS) Conference 2025

Aura: Consistent Multi-Subject Video Generation via VLM-Grounded Semantic Alignment

Aura：通过基于VLM的语义对齐实现一致的多主体视频生成

Zixiang Zhou, Zhentao Yu, Yifeng Ma, Hongmei Wang, Wenqing Yu, Cong Wang, Zilin Yang, Rui Chen, Jiarong Ou, Yezhou Liu, Yuan Zhou, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出Aura框架用于高保真和身份一致的视频生成，引入AI导演级字幕、利用VLM提取多模态语义特征，设计对齐策略，采用多种机制减少伪影，在多主体视频生成上达先进性能。

Comments Project page: https://aura-project-page.github.io/ Code: https://github.com/Camellia997/Aura

BeSpec: Behavior-Level Specification Alignment for Code Generation

BeSpec：用于代码生成的行为级规范对齐

Qinghua Xu, Guancheng Wang, Boxi Yu, Lionel Briand

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究针对代码生成中规范不匹配问题，提出基于行为模型的BeSpec方法，通过构建行为模型、生成候选程序并对比行为来对齐规范，在多基准测试中效果优于基线。

Interpretation-Oriented Cloud Removal via Observation-Anchored Residual Flow with Geo-Contextual Alignment

面向解译的云去除：基于观测锚定残差流与地理上下文对齐

Ziyao Wang, Maonan Wang, Yucheng He, Xianping Ma, Ziyi Wang, Hongyang Zhang, Yirong Cheng, Man-on Pun

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） ； Shanghai Ai Lab（上海人工智能实验室） ； Faculty of Geosciences and Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学地球科学与工程学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出GACR框架，通过观测锚定残差流（OAR-Flow）将云去除重构为物理残差反演，结合地理上下文先验对齐（GCPA）保持语义结构，在六个数据集和十二个下游任务中验证了重建质量和下游精度提升。

Comments accepted by ECCV 2026

SPAR: Semantic-Pixel Self-Alignment and Adaptive Routing for Unified Multimodal Models

SPAR: 语义-像素自对齐与自适应路由的统一多模态模型

Hongxiang Li, Hongxu Chen, Chenyang Zhu, Xiaoshuang Huang, Jiayin Cai, Xiaolong Jiang, Yao Hu, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出SPAR框架，通过非对称双流统一分词器协调语义感知与像素重建，利用自对齐生成范式消除外部依赖，并引入动态令牌路由实现灵活多模态交互，在统一架构中达到生成、重建与视觉理解的最优性能。

Comments ECCV2026

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Wake up for Touch! Mask-isolated Tactile Alignment Learning in MLLMs

醒来触摸！多模态大语言模型中的掩码隔离触觉对齐学习

Yoonhyung Park, Minji Kim, Sungwon Moon, Jiyoung Lee

机构 * Division of Artificial Intelligence & Software（人工智能与软件系） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出Splash框架，通过参数空间划分（休眠/关键子空间）实现非破坏性触觉模态扩展，在不增加推理开销下保持视觉语言能力，在触觉基准上达到SOTA。

Comments ECCV 2026, Project page: http://mmai.ewha.ac.kr/splash/

Unsupervised Data-Efficient Cross-Modal Retrieval with Global-Neighborhood Alignment Hashing

基于全局邻域对齐哈希的无监督数据高效跨模态检索

Runhao Li, Xiaoxu Ma, Zhenyu Weng, Yue Zhang, Guibo Luo, Huiping Zhuang, Zhiping Lin, Yap-Peng Tan

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology（华南理工大学吴贤铭智能工程学院） ； College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University（河南师范大学计算机与信息工程学院） ； VinUniversity（Vin大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出全局邻域对齐哈希（GNAH），通过原型锚定全局对齐和对比随机邻域对齐，在少量图像-文本对下学习紧凑二进制码，实现数据高效的无监督跨模态检索。

Journal ref 2026 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)

Semantic-Driven Scale and Spatial Selection for Efficient Cross-Modal Alignment in Referring Remote Sensing Image Segmentation

语义驱动的尺度与空间选择实现指代遥感图像分割中的高效跨模态对齐

Kun Li, Shengxi Gui, Francesco Nex, Michael Ying Yang

机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） ； University of Michigan, USA（密歇根大学） ； University of Twente, NL（埃因霍温理工大学） ； University of Bath, UK（巴斯大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出S4ECA框架，通过参数高效微调的双编码器适配器架构，利用语言引导的尺度与空间选择机制实现跨模态对齐，仅更新2.4%骨干参数即在RRSIS-D和RefSegRS数据集上达到最优性能。

Comments Submitted

Divergence-based Safety Measure for Large Language Models via Rational Inattention

基于散度的语言模型安全度量：理性疏忽视角

Anh Tung Nguyen, Quanyan Zhu

专题命中 其他安全 ：safety(title,abstract)

AI总结 针对嵌入输入攻击，提出一种基于KL散度的LLM安全度量，利用注意力机制与理性疏忽的等价性构建隐蔽约束，并通过Bregman散度推导上界，应用于GPT-2和GPT-Neo-125M以区分模型安全特性。

Comments 16 pages and 2 figures

An LLM-Powered Semantic Alignment Framework for Journal Recommendation

基于LLM的语义对齐框架用于期刊推荐

Yanglin Yan, Zicheng Xie, Tianchen Gao, Rui Pan, Hansheng Wang

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出一种基于大语言模型的语义对齐框架，将期刊推荐转化为稿件内容与期刊范围描述之间的语义匹配问题，无需训练即可实现高效推荐。

Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment

通过平滑MMD对齐增强LLM中的数值预测

Zhuo Zuo, Li Yue, Wenhao Zheng, Chenpeng Wang, Xianggen Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） 纠错

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

AI总结 针对LLM在数值预测任务中精度不足的问题，提出平滑最大均值差异（SMMD）方法，通过数值令牌的距离核和图平滑对齐预测分布，在数学推理等任务中显著提升准确率。

Event-Adaptive Motion Planning with Distilled Vision-Language Model in Safety-Critical Situations

安全关键场景下基于蒸馏视觉语言模型的事件自适应运动规划

Zhenwei Huang, Changsheng You, Shuai Wang, Chao Zhou, Wei Xu, Yi Gong

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Manifold Tech Limited（曼孚科技股份有限公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(title,abstract)

AI总结 提出事件自适应运动规划（EAMP）框架，通过可配置语义事件触发器、蒸馏视觉语言模型和语义模型预测控制，在安全关键场景中实现高层推理与底层控制的协同，提升动态安全裕度并保持实时性。

Comments 8 pages, 8 figures, 4 tables. Accepted by IROS 2026

Refining Pseudo-Audio Prompts with Speech-Text Alignment for Text-Only Domain Adaptation in LLM-Based ASR

通过语音-文本对齐细化伪音频提示以实现基于LLM的ASR的纯文本领域适应

Ryo Magoshi, Takashi Maekaku, Yusuke Shinohara

机构 * Kyoto University, Japan（京都大学，日本） ； LY Corporation, Japan（LY公司，日本） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出通过语音-文本对齐细化伪音频提示的方法，以提升基于LLM的ASR在纯文本领域适应中的性能，实验表明该方法在整体错误率和词汇覆盖率上优于现有方法。

Comments Accepted at Interspeech 2026