大模型对齐与安全

Muon$^2$: Boosting Muon via Adaptive Second-Moment Preconditioning

Muon²：通过自适应二阶矩预条件提升穆隆

Ziyue Liu, Ruijie Zhang, Zhengyang Wang, Yequan Zhao, Yupeng Su, Zi Yang, Zheng Zhang

机构 * University of California at Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； University at Albany, SUNY（阿尔巴尼大学，SUNY） 纠错

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

AI总结 Muon²通过引入Adam风格的自适应二阶矩预条件改进了穆隆的效率与质量，提升了极化近似中的收敛速度和实际正交化质量，实验表明其在参数规模达13B的预训练任务中表现更优。

Comments Preprint, subject to update

Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models

知道更多，更清晰：大型语言模型中知识增强的元认知框架

Hao Chen, Ye He, Yuchun Fan, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Qingfu Zhu, Maosong Sun, Wanxiang Che

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出元认知框架，利用内部认知信号划分知识空间为掌握、混淆和缺失区域，通过差异化干预和认知一致性机制增强知识并校准置信度，实验证明优于基线方法。

Toward autocorrection of chemical process flowsheets using large language models

利用大型语言模型实现化工流程图的自动纠错

Lukas Schulze Balhorn, Marc Caballero, Artur M. Schweidtmann

机构 * Process Intelligence Research Group, Department of Chemical Engineering, Delft University of Technology（过程智能研究组，化学工程系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种基于大型语言模型的生成式AI方法，自动识别化工流程图中的错误并给出修正建议，在合成数据集上达到80%的top-1准确率。

Journal ref Computer Aided Chemical Engineering, Volume 53, 2024, Pages 3109-3114

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillation

超越输出匹配：在NVFP4 LLM蒸馏中保留内部几何结构

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan

机构 * Fangbo Tu（图方波） ； Junhua Zhao（赵俊华） ； Chi Liu（刘驰） ； Xin Chen（陈新） ； Haifeng Wu（吴海峰） ； Jian Wan（万健） ； Srinivasan Manoharan（曼纳哈兰） 纠错

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

AI总结 针对NVFP4低精度量化蒸馏中仅输出匹配导致内部表示退化的问题，提出CKA-QAD方法，通过CKA引导的层间Gram矩阵对齐保留内部几何结构，提升推理和编码任务准确率。

Comments 13 pages,1 figures

Mitigating Identity Essentialism in LLM Agents with Longitudinal Life Trajectories

通过纵向生活轨迹缓解大语言模型智能体中的本质主义身份偏差

Hexi Wang, Yujia Zhou, Bangde Du, Weihang Su, Xinyuan Cao, Qingyi Pan, Qingyao Ai, Yueyue Wu, Min Zhang, Yiqun Liu

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

AI总结 针对现有LLM智能体存在的身份本质主义偏差导致组内反应同质化的问题，提出LifeMem纵向记忆框架，在Add Health等数据集上验证其可提升与人类数据的一致性。

Comments 23 pages, 12 figures

Anatomy Contextualized Adaptation of CT Foundation Models

CT基础模型的解剖学上下文适配

Roshan Kenia, Stephanie L McNamara, William Lotter

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量框架ACA，适配冻结CT基础模型实现解剖学级视觉-语言对齐，在Merlin、CT-RATE数据集上零样本发现分类性能优于基线，训练耗时短且可保留增强全局解剖学上下文。

Comments Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026 MedFM-Bench Workshop

FlowEvo: Self-Evolving Agents through the Co-Evolution of Workflows and Executable Skills

FlowEvo：通过工作流和可执行技能的协同进化实现自我进化的智能体

Zeyu Ren, Ling Yue, Ran Li, Yishu Wang, Shengxiang Xu, Hanmo Liu, Shaowu Pan, Shimin Di

机构 * Southeast University（东南大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在让大型语言模型智能体通过工作流解决复杂任务。提出FlowEvo框架，通过工作流到技能编译、技能到工作流反馈、技能管理三个机制，使智能体无需更新模型参数积累完善能力，实验显示其在基准测试中精度-成本权衡优，各机制有贡献。

Comments Published as a conference paper at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 25 pages, 3 figures, 16 tables. Code: https://github.com/DEFENSE-SEU/FlowEvo

EvoSelect: Data-Efficient LLM Evolution for Targeted Task Adaptation

EvoSelect：面向目标任务的高效LLM进化

Ting-Wei Li, Sirui Chen, Jiaru Zou, Yingbing Huang, Tianxin Wei, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * 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.CL

AI总结 本文提出EvoSelect框架，通过迭代生成-选择-训练循环提升LLM在目标任务上的适应能力，通过最优传输和多样性机制优化数据选择，实验表明其在不同基准测试中均优于现有方法。

Emergent Misaligned Communication in Long-Horizon Multi-Agent LLM Commerce

长视野多智能体大语言模型商业环境中涌现的对齐失效通信

Zeyuan Li, Lukas Petersson, Alessandro Acquisti, Michiel A. Bakker

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究在Vending-Bench Arena环境中发现，竞争多智能体LLM交易场景会涌现与操作稀缺性、对手行为相关的可测量对齐失效通信，且该现象不受模型能力排名直接影响。

Hypergraph as Language

超图作为语言

Mengqi Lei, Guohuan Xie, Shihui Ying, Shaoyi Du, Jun-Hai Yong, Chuan Shi, Ling Tian, Siqi Li, Yue Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yangtze Delta Region Institute（长江三角洲研究院） ； Shanghai Institute of Applied Mathematics and Mechanics（上海应用数学和力学研究所） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于超图的语言模型对齐框架Hyper-Align，通过将超图结构转换为可被大语言模型理解的超图令牌，以更有效地处理高阶关联关系，从而在结构建模任务中取得显著优势。

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

Rethinking Generalization in Reasoning SFT: A Conditional Analysis on Optimization, Data, and Model Capability

重新思考推理SFT中的泛化：对优化、数据和模型能力的条件分析

Qihan Ren, Peng Wang, Ruikun Cai, Shuai Shao, Dadi Guo, Yuejin Xie, Yafu Li, Quanshi Zhang, Xia Hu, Jing Shao, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究推理SFT的泛化问题，发现泛化受优化动态、训练数据和模型能力共同影响，指出短训练检查点可能低估泛化能力，数据质量和结构及模型能力均影响泛化效果，且推理提升与安全下降存在不对称性。

Comments Accepted by COLM 2026

Neural Message Passing on Structural Interaction Graphs for Fully-Inductive Graph Neural Networks

面向全归纳图神经网络的结构交互图上的神经消息传递

Omer Yom-Tov, Avigdor Gal

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

AI总结 该研究提出SIGIL框架，通过结构交互图和关系消息传递网络实现图特征的统一表示，可用于全归纳链接预测，还能统一多种图基础模型设计范式。

Comments 7 pages, 1 figure in the main body. 12 pages, 5 figures in appendix. Submitted to AAAI 2027 (main track) and currently under review

Vibe to Code: Elucidating Strategic Oscillation of Tacit Knowledge in Generative AI Design Workflows -- An Exploratory Qualitative Study

从氛围到代码——再回到氛围：生成式人工智能在设计意图形成中的词汇振荡

Daisaku Sato

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

AI总结 研究生成式人工智能工具下设计意图的形成，通过五位设计师设计着陆页英雄板块的过程，以词汇粒度为视角，发现设计师存在词汇振荡，不匹配促使其反思，还定位了人工智能及模糊性的作用。

Comments Author's original version (as submitted, February 2026). This article has been accepted for publication in International Journal of Human-Computer Interaction, published by Taylor & Francis

Zoom In, Reason Out: Efficient Far-field Anomaly Detection in Expressway Surveillance Videos via Focused VLM Reasoning Guided by Bayesian Inference

聚焦推理，推断出异常：通过贝叶斯推理引导的聚焦VLM推理实现高速公路视频远场异常检测

Xiaowei Mao, Bowen Sui, Weijie Zhang, Yawen Yang, Shengnan Guo, Shilong Zhao, Jiaqi Lin, Tingrui Wu, Youfang Lin, Huaiyu Wan

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation, Ministry of Education（教育部交通运输大数据与人工智能重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence (2018)（北京市交通数据挖掘与具身智能重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VIBES框架，通过贝叶斯推理引导的聚焦VLM推理，解决远场目标异常检测中的注意力稀释和计算成本问题，提升检测准确性和实时效率。

Behavioral Inference at Scale: The Fundamental Asymmetry Between Motivations and Belief Systems

大规模行为推断：动机与信念系统之间的根本不对称性

Jason Starace, Terence Soule

机构 * Department of Computer Science University of Idaho（计算机科学系 俄克拉荷马州立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过大规模实验揭示动机与信念系统在行为推断中的根本不对称性，发现动机推断效率远超信念系统，且信念系统推断的瓶颈在于信息理论限制。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (2026). OpenReview: https://openreview.net/forum?id=aDMDqtw63H

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, ISSN 2835-8856 (2026)

IndexTTS 2.5 Technical Report

IndexTTS 2.5 技术报告

Yunpei Li, Xun Zhou, Jinchao Wang, Lu Wang, Yong Wu, Siyi Zhou, Yiquan Zhou, Yining Wang, Yaogen Yang, Zhetao Hu, Shiyao Duan, Jiacheng Xu, Jingchen Shu, Bin Xia

机构 * Bilibili Inc.（哔哩哔哩公司） 纠错

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

AI总结 IndexTTS 2.5通过四方面改进提升了多语言支持、推理速度和合成质量，实现了更广泛的语言覆盖和情感语调复制。

Comments 11 pages, 4 figures

The Scaling Paradox in Human-AI Collaboration

人机协作中的缩放悖论

Anyan Qi, Mengxin Wang

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

AI总结 本研究构建分析模型，发现人机协作中存在缩放悖论：人类高估AI能力时，更大的AI规模会降低系统性能、加剧企业利润损失，企业可通过成本内部化等策略管理偏差，AI缩放需结合人机交互管理。

Unanticipated Effects of Generative AI on Expertise Pathways and Performance Perception in System Administration

生成式AI对系统管理领域专业能力路径与绩效感知的意外影响

Rana Abou Khamis, Hala Assal, Ashraf Matrawy

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过对14名IT从业者的半结构化访谈，揭示GenAI压缩系统管理传统专业能力路径、重置绩效预期引发双速文化与生产力愧疚感等意外影响，引发相关领域对专业能力发展等问题的思考。

Hierarchical Acoustic-Semantic Modeling: Modality Separation and Semantic Coherence for Full-Duplex SLMs

分层声学-语义建模：全双工口语语言模型的模态分离与语义连贯

Zhenyu Liu, Xuanyu Zhang, Yunxin Li, Qixun Teng, Shenyuan Jiang, Haolan Chen, Minjun Zhao, Fanbo Meng, Yu Xu, Yancheng He, Baotian Hu, Haizhou Li, Min Zhang

机构 * 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） ； Center for Language, Intelligence and Machines, Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen（深圳环智中语言、智能与机器中心） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）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 研究全双工口语语言模型受模态干扰问题，提出Lychee-FD框架及分层参数分离策略，通过实验验证该方法能有效提升模型性能，在语音智能和交互流畅性上取得显著进步，且不影响推理效率。

Comments 22 pages, 9 figures

Compatibility of Face Embeddings Across Deep Neural Networks

人脸嵌入在不同深度神经网络模型间是否兼容？

Fizza Rubab, Yiying Tong, Arun Ross

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨不同深度神经网络模型在人脸嵌入空间中的几何结构，发现低容量线性映射能显著提升跨模型人脸识别与验证性能，表明人脸身份编码的表征收敛。

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

先反射，后反思：面向动态响应的延迟感知具身大语言模型智能体

Yangqing Zheng, Shunqi Mao, Dingxin Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对动态环境中具身LLM智能体的推理延迟问题，提出RRARA智能体及相关评估指标，通过时间转换机制与预规划器实现决策质量与响应能力的平衡。

Comments Accepted by the CVPR 2025 Embodied AI Workshop

Causal Falsification of Digital Twins

数字孪生的因果证伪

Rob Cornish, Muhammad Faaiz Taufiq, Arnaud Doucet, Chris Holmes

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对安全关键场景下数字孪生的准确性评估问题，提出仅需独立同分布观测轨迹数据的通用统计因果证伪方法，将其应用于Pulse生理引擎脓毒症建模，采用MIMIC-III数据集验证，可应对数据混杂问题。

Comments Accepted for publication in the Journal of Machine Learning Research (JMLR)

MUGEN: A Unified Framework for Efficient Motion Understanding and Generation

MUGEN：用于高效运动理解与生成的统一框架

Zhankai Ye, Yukai Jin, Bingyang Wei, Bofan Li, Yusen Wu, Fangyi Li, Shangqian Gao, Xin Liu

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Texas Christian University（得克萨斯基督教大学） ； University of Miami（迈阿密大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 MUGEN是一个无码本的统一运动-语言框架，通过自适应长度自编码器实现高效运动压缩，在HumanML3D和SnapMoGen数据集上的生成、检索与对齐指标均表现优异，兼顾效率与性能。

Skill-RAG: Failure-State-Aware Retrieval Augmentation via Hidden-State Probing and Skill Routing

Skill-RAG: 通过隐藏状态探测与技能路由实现故障状态感知的检索增强

Kai Wei, Raymond Li, Xi Zhu, Zhaoqian Xue, Jiaojiao Han, Jingcheng Niu, Fan Yang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； TU Darmstadt（图腾斯大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） 纠错

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

AI总结 提出Skill-RAG框架，通过轻量级隐藏状态探测器和基于提示的技能路由器，在检索失败时诊断原因并选择四种技能（查询重写、问题分解、证据聚焦、退出）纠正查询-证据错位，显著提升多轮检索后困难案例的准确性。

CHIME: A Case for Efficient Long-Context Attention-FC Disaggregated Inference with DIMM-PIM

CHIME：基于DIMM-PIM的高效长上下文注意力-全连接分离式推理方案

Qingyuan Liu, Liyan Chen, Haocheng Wang, Yanning Yang, Dong Du, Zhigang Mao, Naifeng Jing, Yubin Xia, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 CHIME是首个集成DIMM-PIM的AFD系统，通过无气泡流水线等技术解决同步问题，实现最高5.15倍于HBM-PIM方案的LLM推理加速。

Towards Physics of Multimodal Pretraining: Knowledge Flow, Modality Synergy, Early Unification, and Recipes

迈向多模态预训练的物理学：知识流、模态协同、早期统一与方法指南

Junlin Han, Shengbang Tong, David Fan, Minghao Chen, Philip Torr, Filippos Kokkinos, Mike Lewis

机构 * FAIR, Meta（Meta FAIR研究院） ； Reality Labs, Meta（Meta Reality Labs） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 该研究探索多模态预训练的机制，得出知识流、模态协同等四个关键见解，推导高效预训练方法，为多模态预训练的理解与扩展提供基础。

Comments Project page: https://junlinhan.github.io/projects/physics_of_mm_pretrain/

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China ； Centre for Artificial Intelligence ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China ； East China Normal University ； Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University 纠错

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

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型，通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

LLMs Struggle to Measure What Distinguishes Students of Different Proficiency Levels: A Study of Item Discrimination in Reading Comprehension Assessment

LLMs难以衡量区分不同水平学生的题目：阅读理解评估中题目区分度研究

Han Chen, Ming Li, Chenguang Wang, Yijun Liang, Dawei Zhou, Hong jiao, Tianyi Zhou

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估42个LLM在零样本设置下预测题目区分度的能力，发现直接预测与人类校准的区分度相关性弱（最高Spearman 0.152），基于CTT的响应校准相关性有限（0.241），表明LLM尚不能可靠捕捉题目区分度。