Deep Learning-aided Application Scheduler for Vehicular Safety Communication
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
AI 大模型
大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
Comments Presented at AI-HRI AAAI-FSS, 2018 (arXiv:1809.06606)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
Comments This paper was accepted for publication in the International Conference on Advanced Robotics 2013. It was not included in the final proceedings of the conference as I was unable to attend the conference to present the paper
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
Comments Added paragraph on high cell density simulations (new Supp. Figure S6) in Discussion section; Moved cell model and simulation procedure from Supplementary methods to Methods section in Main Text
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
Comments 2014 14th UK Workshop on Computational Intelligence (UKCI)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
Comments 18 pages, 1 figure. Accepted by The Astrophysical Journal
专题命中 其他安全 :safety(title,abstract)
Comments 6 pages, 9 figures, ICIEV 2014
Journal ref 3rd International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV 2014)
专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)
Comments corrected version, Ecological Complexity (2011) in press
专题命中 其他安全 :alignment(title,comments);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted for the Pluralistic Alignment workshop at NeurIPS 2024. https://pluralistic-alignment.github.io/
机构 * Sungkyunkwan University(釜山大学) ; Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院)
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);safety(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY
Comments Accepted to ACL 2025
专题命中 其他安全 :safety(abstract);harmlessness(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY
Comments Code is available at https://github.com/andyzoujm/representation-engineering
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);safety(abstract);AI safety(abstract);分类 cs.CL
Comments NeurIPS 2023 with Author Corrections
专题命中 其他安全 :safety(abstract);AI safety(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.CY
Comments NeurIPS 2022 Oral
专题命中 其他安全 :alignment(abstract);safety(abstract);AI safety(abstract);分类 cs.AI
Comments 15 pages, 3 figures
Journal ref Informatica Vol. 41 No. 3 (2017)
仔细考量文化:利用文化共识理论分析单文化与多文化场景下的大语言模型对齐
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.CY
AI总结 本研究利用文化共识理论,分析大语言模型在单/多文化场景下的对齐情况,发现模型存在文化结构误表征问题,该理论可用于区分模型反映人类多样性与算法同质化的情况。
Comments Accepted to ACL Findings 2026
基于反应物-产物对齐的学习化学反应表示
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出RAlign模型,通过反应物-产物对齐和反应中心感知注意力机制,提升化学反应表示学习的性能。
SMETA-ZSL:用于零样本威胁分类的语义元对齐
机构 * The University of Texas at El Paso(德克萨斯大学艾尔帕索分校)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究针对网络安全新威胁无标注数据问题,提出SMETA-ZSL方法,通过对比微调、情景元学习和知识蒸馏等,从重叠语言描述学习语义原型并对齐行为特征,实现跨可见-未见类别的泛化,在7个基准测试中性能远超先前方法。
问题类型、认知负荷与CEFR对齐:评估LLM生成的EFL语法练习
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.CY
AI总结 本研究通过分析日本初中生在语法练习应用中的日志数据,评估了LLM生成的EFL学习内容的教学可行性,揭示了不同问题模态对表现的影响,并验证了CEFR-J语法框架的难度层级。
Comments Under review for the the 34th International Conference on Computers in Education (ICCE 2026). 2jun26: v2 - fixed minor typo
解决AI中的叠加问题以实现可解释性与患者-神经元图像的跨模态对齐
机构 * KAIST(韩国科学技术院) ; Konyang University(建阳大学) ; Chang Gung University(长庚大学) ; UCL Queen Square Institute of Neurology & The Francis Crick Institute(伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所与弗朗西斯·克里克研究所)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 利用稀疏自编码器解决高维生物数据中神经网络表示空间的叠加问题,恢复几何保真度,并通过Gromov-Wasserstein最优传输实现图像与单细胞RNA测序数据的跨模态对齐。
Comments 10 pages, 7 figures (plus 14 in appendix), 1 table, preprint
心理想象网络显示人类跨群体中心性和聚类对齐,而大型语言模型无法复制
机构 * University of Florida(佛罗里达大学)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本研究通过心理网络分析发现,人类对心理意象的生动性评分在不同文化群体中形成稳定的网络结构,而大型语言模型(LLM)无法复制这种结构,表明人类想象网络根植于具身经验。
IEA:通过三阶段多任务对齐的业余友好型对话式图像编辑代理
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Shanghai Innovation Institution(上海创新研究院) ; Huawei Technologies Ltd.(华为技术有限公司) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; Jiangsu Key Lab of Language Computing(江苏省语言计算重点实验室)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出IEA对话式图像编辑代理,通过三阶段多任务训练学习操作参数化工具,实现可解释编辑轨迹,在像素距离和ROUGE-L指标上优于基线,用户研究中指令跟随和感知质量表现最佳。
Comments [CVPR 2026 Findings] Our data and code are released at https://github.com/OpenDFM/Image_Edit_Agent
面向LLM人格模拟的自适应访谈:基于证据的推理提升决策对齐
机构 * University of Cambridge(剑桥大学) ; Independent Researcher(独立研究员)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出自适应访谈框架,通过结构化三阶段对话收集人格相关信息,并基于访谈记录评估LLM在道德困境场景中模拟个体决策的能力,发现基于后续追问的证据推理能显著提升预测准确性。
Comments 20 pages, 2 figures, 12 tables
方向对齐缓解语言模型强化学习中的奖励黑客问题
机构 * University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) ; Vector Institute(向量研究所) ; Amazon(亚马逊)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 通过分析强化学习更新的几何结构,发现奖励黑客源于优化偏离稳定低维学习轨迹,提出可信方向投影方法约束梯度在干净参考子空间内,延迟捷径利用并保持任务性能。
分布对齐作为设计任务向量在上下文学习中的准则
机构 * Seoul National University(首尔国立大学) ; Yonsei University(延世大学)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出通过分布对齐来设计任务向量,引入了NTP距离作为衡量指标,并开发了线性任务向量方法以提升性能和效率。
Comments 9 pages, preprint
SciCoQA:科学论文与代码对齐的质量保障
机构 * Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab), Department of Computer Science, TU Darmstadt and National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE(普遍知识处理实验室(UKP实验室)、计算机科学系、德累斯顿技术大学和应用网络安全国家研究中心ATHENE)
专题命中 其他安全 :alignment(title);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出SciCoQA数据集,用于评估LLM在科学论文与代码对齐任务中的表现,揭示自动化科学质量保障的关键差距。
Comments Accepted at ACL 2026