大模型对齐与安全

SyRuP: Enhancing System-Prompt Following via Reward-Guided Prediction in LLM Decoding

SyRuP：通过大语言模型解码中的奖励引导预测增强系统提示遵循

Seoyeon Kim, Minjae Kang, Jaehyung Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究如何增强大语言模型对系统提示的遵循，提出SyRuP框架，通过训练交叉注意力奖励头产生令牌级遵循分数，推理时结合多种信号对候选重新排序，实验表明该方法能有效提升系统提示遵循度且开销适度。

Comments under review, 23 pages

Co-design of LLM-based preference agents: participation may drive overtrust

基于大语言模型的偏好智能体协同设计：参与可能导致过度信任

Michael J. Fell

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 研究探讨大语言模型模拟人类偏好引发的问题，通过12名参与者在家庭能源领域协同设计个人偏好智能体的定性研究，发现参与和过程透明度或成“过度信任引擎”，并将此发展为参与式偏好智能体设计核心机制。

Comments 43 pages (18 main text plus supplementary material), 5 figures

Gauge dependence and structured-output corruption in sign-branched repetition penalties: measurements across models, inference stacks, and alternative repetition controls

符号分支重复惩罚中的规范依赖性和结构化输出损坏：跨模型、推理堆栈和替代重复控制的测量

Peter Hollows

专题命中 偏好对齐 ：RLHF(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究符号分支重复惩罚中规范依赖性和结构化输出损坏问题，发现其惩罚定义不明确且损坏输出，将惩罚应用于归一化对数概率可消除这些问题，给出了相关机制、测量及归一化变体。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables. Code, data, per-stack survey and git genealogy: https://github.com/captainpete/repetition-penalty-gauge

Test-Time Verification for Text-to-SQL via Outcome Reward Models

基于结果奖励模型的文本到SQL测试时验证

Mattia Tritto, Giuseppe Farano, Dario Di Palma, Gaetano Rossiello, Fedelucio Narducci, Dharmashankar Subramanian, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出结果奖励模型(ORM)作为学习型语义评分函数，用于Text-to-SQL的测试时验证，通过自动化候选生成和执行标签训练ORM，在BIRD和Spider基准上优于执行优先和多数投票方法。

Comments Accepted to the SURGeLLM Workshop at ACL 2026, San Diego, US

DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

DiARC：区分正负样本有助于提升大型语言模型的类ARC推理能力

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DiARC方法，通过构建偏好对（正负样本）来提升大型语言模型在类ARC任务上的推理能力，实验表明该方法在多个基准上持续改进基线模型。

GEOALIGN: Geometric Rollout Curation for Robust LLM Reinforcement Learning

GEOALIGN: 用于鲁棒大语言模型强化学习的几何轨迹策展

Ting Zhou, Zhenqing Ling, Yiyang Zhao, Ying Shen, Daoyuan Chen

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对在线强化学习训练LLM时奖励噪声导致的不稳定性，提出GEOALIGN，通过检测并修正方向不一致的轨迹来稳定更新，提升最终性能并减少训练震荡。

Comments Accepted as a conference paper at ICML 2026

Reward-Conditioned Attention: How Reward Design Shapes What Autonomous Driving Agents See

奖励条件注意力：奖励设计如何塑造自动驾驶代理的感知

Mohamed Benabdelouahad, Ahmed Djalal Hacini, Nadir Farhi, Aissa Boulmerka

机构 * National School of Artificial Intelligence (ENSIA)（国家人工智能学院） ； Cosys-Grettia, Univ Gustave Eiffel（古斯塔夫·埃菲尔大学Cosys-Grettia实验室） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究奖励设计如何影响自动驾驶强化学习代理的内部注意力模式，发现奖励内容直接决定编码器优先关注的场景元素，且连续碰撞时间惩罚会形成学习性警觉先验。

Channel Location Constrains the Auditability of Subliminal Learning

通道位置限制潜意识学习的可审计性

Tamas Madl

机构 * Austrian Research Institute for Artificial Intelligence（奥地利人工智能研究所） ； University of Vienna（维也纳大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究潜意识学习中隐藏特征传递的可审计性，发现通道位置决定审计有效性，并识别三种传递机制，证明审计必须匹配载体通道。

Behavioral and Representational Evidence of Binomial Ordering Preferences in Large Language Models

大型语言模型中二项式排序偏好的行为与表征证据

Zhiqing Yang, Yilun Liu, Yunpu Ma, Volker Tresp, Hinrich Schütze

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 通过多语言二项式数据集和分布度量，研究LLM对梯度频率分布的建模能力，发现模型虽能恢复主导顺序，但难以精确匹配偏好分布，并通过稀疏探针验证偏好强度在中间层编码且可操纵。

Comments Code and data are publicly available at https://github.com/Zhi-qing-Yang/Linguistic-Binomials-in-Large-Language-Models

Apparent Psychological Profiles of Large Language Models are Largely a Measurement Artifact

大语言模型的心理特征很大程度上是测量假象

Jelena Meyer, David Garcia, Dirk U. Wulff

机构 * Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； University of Basel（巴塞尔大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过心理测量框架分析56个指令微调LLM，发现模型间差异主要源于方向性响应偏差而非特质，该偏差解释了81-90%的变异，且可通过题目选择操控，表明LLM心理特征是测量假象。

Guiding Federated Graph Recommendation with LLM-encoded knowledge

利用LLM编码知识指导联邦图推荐

Thi Minh Chau Nguyen, Hien Trang Nguyen, Duc Anh Nguyen, Van Ho-Long, Thanh Trung Huynh, Zhao Ren

机构 * institutetext（机构） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对联邦图推荐中跨客户端图表示对齐难的问题，提出利用大语言模型编码的语义信号指导结构表示的选择性聚合，提升推荐准确性。

Comments Technical Report

Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale

Ling 和 Ring 2.6 技术报告：高效且即时的万亿参数规模智能体智能

Ang Li, Ben Liu, Bin Han, Bin Hu, Bin Jing, Binbin Hu, Bing Li, Cai Chen, Caizhi Tang, Changxin Tian, Chao Huang, Chao Zhang, Chen Liang, Chen Qian, Chengfu Tang, Chengyao Wen, Chilin Fu, Chunwei Wu, Cong Zhang, Cunyin Peng, Daixin Wang, Dalong Zhang, Deng Zhao, Dingnan Jin, Dingyuan Zhu, Donghao Zhang, Fan Yuan, Fangzheng Zhao, Fanzhuang Meng, Feifan Wu, Feng Xu, Fengbin Fang, Gangshan Wang, Guodong Yang, Hailin Zhao, Haitao Wang, Haitao Zhang, Hanxiao Zhang, Hanzi Wang, Hao Dai, Hao Liu, Hao Qian, Hao Wu, Haoxiong Liu, Haoyu Xu, Heng Zhang, Hong Liu, Hongliang Zhang, Hongrui Liu, Hongxun Li, Hongzhi Ruan, Huaidong Xiong, Huihuang Zheng, Huikang Tang, Jia Guo, Jia Li, Jia Liu, Jiameng Wang, Jiaming Liu, Jiannan Shi, Jianping Wei, Jiaolong Yang, Jiapeng Wang, Jie Gao, Jie Wang, Jiewei Wu, Jin Yang, Jinjin Li, Jinjing Huang, Jinquan Sun, Jinyao Chen, Juanhui Tu, Jun Liu, Jun Mei, Jun Xu, Jun Zhou, Junjie Ou, Junnan Sipan, Junpeng Fang, Kaihong Zhang, Kaiqin Hu, Ke Shi, Kuan Xu, Kun Tang, Kunlong Chen, Lanyin Mei, Lei Chen, Lei Liang, Lei Xu, Li Tang, Liang Jiang, Liangcheng Fu, Lihui Zhang, Linfeng Shi, Lintao Ma, Liyuan Liu, Longfei Li, Longfei Zheng, Lu Liu, Lu Yu, Man Li, Meiqi Zhu, Meng Li, Mengjie Gao, Mengshu Sun, Mingming Yin, Mingyang Zhang, Mingyuan Fan, Nuo Xu, Pan Tang, Peijie Jiang, Peilong Zhao, Peng Lin, Pingping Liu, Qi Zuo, Qian Zhao, Qiang Cheng, Qianggang Cao, Qiaoben Bao, Qing Cui, Qingyuan Yang, Qitao Shi, Qiyin Huang, Qizheng Zhou, Quan Wan, Runyuan Zhao, Shaomian Zheng, Shaowei Wei, Shengnan Zhang, Shuaicheng Li, Shujie Li, Shuo Zhang, Sikang Bian, Tianchu Yao, Tiange Xu, Tianshu Wang, Ting Guo, Tinghao Wang, Tingwei Huang, Tong Zhao, Tongkai Yang, Wang Hong, Wanli Gu, Wei Lu, Weichang Wu, Weiguang Han, Weiquan Li, Wenbo Shen, Wenjing Fang, Wenzhi Tang, Xiang Shu, Xiao Shi, Xiaodong Yan, Xiaolu Zhang, Xiaopei Wan, Xiaqing Sun, Xin Zhao, Xingyu Lu, Xinxing Yang, Xinyao Tang, Xinyu Kong, Xinyu Liu, Xiong Xu, Xuan Sun, Xudong Han, Xudong Wang, Xujie Shen, Yalin Zhang, Yangyang Hou, Yankun Ren, Yao Zhao, Ye Chen, Yeyang Chen, Yibo Cao, Yifan Zuo, Yijie Chen, Ying Li, Yingjie Song, Yingxue Li, Yiqi Wang, Yixuan Sun, Yizhu Xiao, Yongfei Xu, Yu Liu, Yuchen Fang, Yue Gao, Yue Yu, Yue Zhang, Yuqi Zhang, Yuxiao He, Yuxiao Lu, Yuxin Tian, Yuxuan Li, Yuzhuo Fu, Zhankai Xu, Zhaoxin Huan, Zhenduo Zhang, Zhengke Gui, Zhengyu Huang, Zhenjun Ma, Zhenxuan Pan, Zheping Qu, Zhibo Zhu, Zhidong Fan, Zhigang Huangfu, Zhihao Wang, Zhiqiang Zhang, Zhizhen Liu, Zhuyan Zhou, Zibin Lin, Zihang Zeng, Zihao Wang, Zilong Wang, Ziqi Liu, Zitao Xuan, Zixuan Cheng, Zujie Wen, Zuoli Tang

机构 * Ling Team（Ling团队） ； Inclusion AI 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Ling-2.6和Ring-2.6模型系列，通过架构迁移预训练、混合线性注意力设计及KPop强化学习框架，实现低延迟、强推理与高效部署，开源所有检查点。

GraphInfer-Bench: Benchmarking LLM's Inference Capability on Graphs

GraphInfer-Bench：评估LLM在图上的推理能力基准

Zhuoyi Peng, Jingzhou Jiang, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Webank（微众银行） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出GraphInfer-Bench基准，通过五个任务（描述与比较）测试LLM能否从节点及其邻域推断出无法从单节点或路径检索的答案，发现所有方法均存在差距。

Comments Code: https://github.com/graphinfer/GraphInfer-Bench ; Dataset: https://huggingface.co/datasets/graphinfer/graphinfer

A Finetuned SpeechLLM for Joint Multi-Granular L2 Assessment and Natural-Language Rationales

一种用于联合多粒度L2评估和自然语言解释的微调SpeechLLM

Aditya Kamlesh Parikh, Cristian Tejedor-Garcia, Catia Cucchiarini, Helmer Strik

机构 * Centre for Language Studies, Radboud University（语言研究中心，拉德堡德大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种基于评分准则的SpeechLLM，通过混合训练目标联合预测句子级和词/音素级标签并生成自然语言解释，在SpeechOcean762上达到或超越单粒度模型。

Comments Accepted to Interspeech 2026. This publication is part of the project Responsible AI for Voice Diagnostics (RAIVD) with file number NGF.1607.22.013 of the research programme NGF AiNed Fellowship Grants, which is financed by the Dutch Research Council (NWO)

SAW: Stage-Aware Dynamic Weighting for Multi-Objective Reinforcement Learning in Large Language Models

SAW: 面向大语言模型多目标强化学习的阶段感知动态加权

Yuchen He, Baolong Bi, Shenghua Liu, Huaming Liao, Yuyao Ge, Bolin Wan, Siqian Tong, Juan Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对多目标强化学习中奖励学习异步性问题，提出轻量级动态加权机制SAW，利用变异系数实时调整各目标贡献，在GRPO和GDPO框架下提升训练效率和最终性能。

Comments 17 pages, 7 figures, 5 tables

PersonalBench: Measuring the Authorship Gap in LLM Personalization

PersonalBench：测量大语言模型个性化中的作者差距

Yash Ganpat Sawant

机构 * Independent AI Researcher（独立人工智能研究员） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究推出PersonalBench基准，通过LUAR、LLM评判者、自动风格计量学评估LLM个性化方法，发现其可区分作者但未达人类水平，发布该基准为LLM个性化提供校准工具。

Comments 17 pages. Extended version

To Go Far, Go Together: Diverse Preferences Induce a Curriculum for Reward Optimization

欲行远，需同行：多样化偏好引出奖励优化的课程设置

Taehyung Kim, Jongeun Choi

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对AI对齐中服务不足用户的问题，提出CurriPO方法，通过构建树状课程设置适配多样化用户目标，在个性化连续控制任务上使群体满意度达最强基线的1.2-2.1倍且缩短训练时间。

Comments 14 pages, 7 figures

TraceSQL: Traceable Answerability Estimation for Reference-Free Text-to-SQL Verification

TraceSQL：无参考文本到SQL验证的可追踪答案性估计

Neelesh Kumar Shukla, Debasmita Panda, Srutanik Bhaduri, Aditya Banerjee, Viji Krishnamurthy

机构 * Oracle Corporation（甲骨文公司） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对无参考文本到SQL验证的可追踪性不足问题，提出基于67种诊断特征的轻量模型TraceSQL，在BIRD数据集上优于基线模型，可提供可追溯的预测证据。

Comments 9 pages main paper with 6 pages supplementary material

Participatory Moral AI Is Not Neutral: The Invisible Hand of Developers

参与式道德人工智能并非中立：开发者的隐形之手

Taenyun Kim, Edyta Bogucka, Daniele Quercia

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究发现，道德AI偏好征集流程中的特征范围、投票者构成、问题措辞三项关键选择会显著影响AI决策，仅靠投票汇总无法实现公平透明的AI，需对流程各阶段审计披露。

Comments 35 pages, 11 Figures

Learning from Online User Feedback for Shopping Agents

从在线用户反馈中学习购物智能体

Haobo Zhang, Kelong Mao, Sulong Xu, Simiu Gu, Zhicheng Dou

机构 * 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 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出LOFA框架，结合强化学习与反馈感知的策略内蒸馏，利用真实在线用户反馈改进购物智能体，在电商日志实验中提升了推荐质量、回复有用性及用户满意度对齐效果。

Representational Equality in Cross-country Value Simulation: A Systematic Analysis of Large Language Models

跨国价值观模拟中的表征平等：对大型语言模型的系统分析

Xiaowen Jian, Xinyi Mou, Daisong Gong, Chen Qian, Huimin Chen, Maosong Sun

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 本研究分析59国的LLM跨国价值观模拟，发现富裕技术先进国家人群模拟更准确，且两种干预路径的准确率提升未必带来表征平等，为构建更具包容性的LLM模拟提供指导。

Comments Accepted for publication in Computational Linguistics

AeroDPO: Unleashing Lightweight UAV Navigation with High-Fidelity Perception and Automated Preference Optimization

AeroDPO：释放具备高保真感知与自动偏好优化的轻量级无人机导航能力

Peng Xu, Chengcheng Wang, Shaohua Wan

专题命中 偏好对齐 ：DPO(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AeroDPO，通过高保真感知与自动偏好优化，使20亿参数轻量级无人机导航模型达到70亿参数模型的成功率，同时降低分布外场景碰撞率，成为自主空中智能体新SOTA。

Comments 7 pages, 3 figures, 4 tables

PIVOT: Preference-based Intervention Vectors for Pedagogical Tutor Steering

PIVOT：用于教学导师引导的基于偏好的干预向量

Fares Fawzi, Jiaxu Zhao, Tanya Nazaretsky, Tanja Käser

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM对话辅导缺乏教学策略推理时控制的问题，提出PIVOT框架，通过偏好干预向量实现导师动作控制，在用户研究中获多数教师认可。

Beyond Post-Hoc Temperature Scaling: Bilevel Optimization for LLM Calibration

超越事后温度缩放：用于大语言模型校准的双层优化方法

Ruochen Jin, Zhanliang Wang, Zongyu Dai, Jiancong Xiao, Bojian Hou

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对LLM偏好对齐导致的过度自信与校准问题，提出基于双层优化的校准方法，通过最大化预测分布熵实现，在多项选择与开放式问答任务中提升了校准效果与域外泛化能力。

Comments Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

Intertemporal Preference Steering in Qwen3 via Contrastive Activation Addition

通过对比激活加法实现Qwen3的跨期偏好调控

Michal Mráz, Justin Shenk

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对Qwen3-32B大模型，通过对比线性探针识别时间范围方向，利用对比激活加法调控实现跨期偏好的双向大幅改变，还提升了规划相关能力，为相关AI系统及安全问题提供支撑。

Rewriting or Reweighting? A Geometric Account in Language Models

重写还是重加权？语言模型中的几何视角

Juntong Wang, Shengkun Yang, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出行为流形分析方法，通过ACT与NOC空间的几何视角，发现监督微调重写语言模型行为几何、奖励优化重加权该几何的机制差异，为理解后训练目标提供统一框架。

PALMs: Using Multi Construct-Grounded Rationales for Modeling Population Preferences in LLMs

PALMs：使用多构造基础理由对大语言模型中的群体偏好进行建模

Priyanka Dey, Brihi Joshi, Preyashi Poddar, Jieyu Zhao, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Information Sciences Institute（信息科学研究所） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出了群体对齐语言模型PALMs，通过结合心理与文化构造的理由进行偏好调优，在多维度评估中优于基准模型，且下游任务泛化能力强

Gaokerena: A Small Persian Medical Language Model Family

Gaokerena：一个小型波斯语医疗语言模型家族

Mehrdad Ghassabi, Hamidreza Baradaran Kashani, Pedram Rostami, Sadra Hakim, Zahra Kazemi, Audrina Ebrahimi

机构 * University of Isfahan（伊斯法罕大学） ； University of Tehran（德黑兰大学） ； University of Windsor（温莎大学） ； Alzahra University（阿勒扎哈拉大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对波斯语医疗语言模型研究不足的问题，该研究推出Gaokerena家族，包含Gaokerena-V和Gaokerena-R两款模型，在医疗问答基准上取得性能提升，还配备不确定性头，为本地化数字医疗提供基础但仍需完善。

Comments 29 pages, 9 figures

Hierarchical Latent Reasoning for LLM-based Recommendation

面向基于大语言模型（LLM）的推荐系统的分层潜在推理方法

Peiyu Hu, Siying Gu, Weihai Lu, Zhuodong Liu, Yuntian Tang, Jiahao Liang, Yiying Xie, Jiang Rong, Zhaokai Luo, Zhiyong Wang, Jia Wang

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对基于LLM的推荐系统提出分层潜在推理框架HiLaR，通过层感知强化优化提升推荐性能，在四个Amazon基准数据集上优于多种主流基线。

HSS-Synth: Humanities and Social Sciences Data Synthesis for LLMs

HSS-Synth：面向大语言模型的人文社科数据合成

Ru Peng, Tianyu Zhao, Xijun Gu, Zhiting Fan, Haokai Xu, Jinyang Zhang, Yawen Zeng, Yihong Zhuang, Kexin Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Inclusion AI, Ant Group（蚂蚁集团Inclusion AI） ； Peking University（北京大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义千问团队） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文针对LLM的HSS数据稀缺问题，提出以学科为中心的HSS-Synth流水线，生成23.7万指令微调样本，使Qwen3-8B-Base达SOTA并提升相关能力。

Comments ACL Findings 2026 Paper