大模型对齐与安全

T2T-VICL: Cross-Task Visual In-Context Learning via Implicit Text-Driven VLMs

T2T-VICL：通过隐式文本驱动的视觉语言模型进行跨任务视觉上下文学习

Shao-Jun Xia, Huixin Zhang, Zhengzhong Tu

机构 * Duke University（杜克大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究跨任务视觉上下文学习问题，提出T2T-VICL协作式提示转移框架，通过大教师VLM生成结构化描述构建数据集，提炼能力到轻量级学生VLM，实验表明该框架能改进任务感知对齐，揭示跨任务VICL的潜力与局限。

Comments 22 pages, 6 figures, under submission

Beyond Parallel Tracking: Interactive Multi-Feature Fusion Drives Semantic Reconstruction from Non-invasive Brain Recordings

超越并行跟踪：交互式多特征融合驱动非侵入性脑记录的语义重建

Boda Xiao, Xiran Xu, Songyi Li, Yujie Yan, Xihong Wu, Heping Cheng, Jing Chen

机构 * Center for BioMed-X Research, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies,Peking University（北京大学生物医学前沿创新中心、前沿交叉学科研究院） ； Speech and Hearing Research Center, School of Intelligence Science and Technology,Peking University（北京大学智能科学与技术学院言语听觉研究中心） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； National Biomedical Imaging Center, State Key Laboratory of Membrane Biology, Institute of Molecular Medicine, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, College of Future Technology, Peking University（国家生物医学成像中心、膜生物学国家重点实验室、分子医学研究所、北京大学生命科学联合中心、未来技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对非侵入性脑记录语义重建中表征不匹配问题，引入多特征融合框架，通过交互式门控机制结合静态与动态表征，经实验对比线性连接和非线性交叉注意力等方法，证明交叉注意力融合性能最佳，提供了新的脑到文本解码方法。

AOE: Exhaustive Out-of-Distribution Detection via Recalibrating Outlier Labels

AOE：通过重新校准异常标签实现穷尽式分布外检测

Fengqiang Wan, Qing-Yuan Jiang, Fu Shen, Yang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出自适应置信度异常暴露（AOE）方法，通过温度缩放重新校准异常标签，利用自适应软目标保留分布外样本与分布内类别的语义关系，从而扩大分离边界并提升分布外检测性能。

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-61080-0}

Where Not to Learn: Prior-Aligned Training with Subset-based Attribution Constraints for Reliable Decision-Making

不应学习的地方：基于子集归因约束的先验对齐训练以实现可靠的决策制定

Ruoyu Chen, Shangquan Sun, Xiaoqing Guo, Sanyi Zhang, Kangwei Liu, Shiming Liu, Zhangcheng Wang, Qunli Zhang, Wei Wang, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学计算机科学系） ； Communication University of China（中国传媒大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于归因的先验对齐方法，通过子集选择归因技术约束模型依赖于人类先验区域，从而提升决策的可靠性。

Echoes: A semantically-aligned music deepfake detection dataset

回声：一种语义对齐的音乐深度伪造检测数据集

Octavian Pascu, Dan Oneata, Horia Cucu, Nicolas M. Muller

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest（波兰亚西夫技术大学布加勒斯特分校） ； Fraunhofer AISEC（弗劳恩霍夫信息安全研究所） 纠错

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

AI总结 Echoes数据集通过语义对齐提升音乐深度伪造检测的鲁棒性，证明提供者多样性与语义对齐能提升检测能力。

Knowledge- and Gradient-Guided Reinforcement Learning for Parametrized Action Markov Decision Processes

用于参数化动作马尔可夫决策过程的知识与梯度引导强化学习

Jonas Ehrhardt, René Heesch, Oliver Niggemann

机构 * HSU-AI Institute for Artificial Intelligence（HSU人工智能研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究参数化动作马尔可夫决策过程中的强化学习，提出KGRL算法，利用领域知识修剪动作、约束参数空间，结合梯度细化参数，能提供局部解释并提高样本效率，优于现有强化学习基线。

Beyond tokens: a unified framework for latent communication in LLM-based multi-agent systems

超越Token：基于LLM的多智能体系统中潜在通信的统一框架

Yingzhuo Liu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出一个三维统一框架（通信内容、发送-接收对齐、信息融合方式），系统分类2024-2026年间18种潜在通信方法，识别五种设计模式并揭示开放挑战。

AvAtar: Learning to Align via Active Optimal Transport

AvAtar: 通过主动最优输运学习对齐

Qi Yu, Ruizhong Qiu, Zhichen Zeng, My T. Thai, Huan Liu, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出AvAtar框架，利用主动学习策略通过熵正则化最优输运的梯度影响量化候选点信息量，并采用伴随状态法高效求解，以提升对齐性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

Interaction Protocol Shapes Moral Judgment in Multi-Agent Debate

辩论动态与价值对齐在大语言模型辩论中

Pratik S. Sachdeva, Tom van Nuenen

机构 * D-Lab University of California, Berkeley（D-Lab 加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究通过LLM辩论探讨多轮设置中模型的辩论动态与价值对齐，发现不同模型在同步和轮转结构下的行为差异及价值倾向。

RAFP: Identifying LLM Lineages via Rare-Region Fingerprints

RAFP：通过稀有区域指纹识别大语言模型谱系

Yun-Yun Tsai, Jia Hao Liang, Chuan Guo, Junfeng Yang, Laurens van der Maaten

机构 * Department of Computer Science, Columbia University, USA（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Meta, USA（Meta公司） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型所有权验证需求，提出RAFP框架，利用稀有区域指纹识别模型谱系。该方法非侵入性，通过离散梯度优化构建指纹，理论分析表明其在微调下似然变化有界，实验显示在黑盒设置中性能优于基线。

Comments 16 pages

TagSpeech: End-to-End Multi-Speaker ASR and Diarization with Fine-Grained Temporal Grounding

TagSpeech：基于细粒度时间定位的端到端多说话人自动语音识别与说话人分离

Mingyue Huo, Yiwen Shao, Yuheng Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究提出TagSpeech框架，利用时间锚点定位技术联合多说话人ASR与说话人分离。通过关键设计解决细粒度对齐挑战，端到端建模“谁在何时说了什么”。实验显示其在DER上优于基线，采用参数高效训练范式，低计算成本获强性能。

Comments Accepted to ACL2026 Main Oral; v2: added overlap analysis in Section 5.2

Latent Thoughts Tuning: Bridging Context and Reasoning with Fused Information in Latent Tokens

潜在思维调整：通过潜在令牌中的融合信息连接上下文与推理

Weihao Liu, Dehai Min, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究提出潜在思维调整（LT-Tuning）框架，通过重新定义潜在思维构建与部署方式，引入上下文预测融合机制，结合三阶段课程学习，实现潜在与显式思维模式动态切换，优于现有潜在推理基线，有效缓解特征崩溃并提升推理精度。

Comments In Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning

Is data-efficient learning feasible with quantum models?

量子模型能否实现数据高效学习？

Alona Sakhnenko, Christian B. Mendl, Jeanette M. Lorenz

机构 * Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS（弗劳恩霍夫认知系统研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Ludwig-Maximilian University（路德维希-马克西米利安大学） 纠错

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

AI总结 研究量子模型能否数据高效学习，引入数据生成工具构建半人工经典数据集，发现QKMs在经典数据集上达可比误差所需训练示例更少，还将谱偏差泛化度量引入QML领域，弥合理论与实践差距，为探索数据集复杂性及理解QKM模型泛化优势铺路。

Comments Added additional experiments, clearer paper scope and implications

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器，用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） 纠错

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

AI总结 提出EasyLens，一种无需训练的即插即用模块，通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强，放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

Practicing with Language Models Cultivates Human Empathic Communication

与语言模型练习培养人类共情沟通

Aakriti Kumar, Nalin Poungpeth, Diyi Yang, Bruce Lambert, Matthew Groh

机构 * Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院） ； Northwestern Institute for Complex Systems, Northwestern University（西北大学复杂系统研究所） ； Ryan Institute on Complexity, Northwestern University（西北大学复杂性研究院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Communication Studies, Northwestern University（西北大学传播学系） ； Department of Computer Science, Northwestern University（西北大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过实验平台探讨共情沟通技能的提升，发现简短的LLM指导干预能有效提升参与者与规范共情沟通模式的匹配度，并发现沉默共情效应。

Platonic Representations for Poverty Mapping: Unified Vision-Language Codes or Agent-Induced Novelty?

贫困地图绘制的柏拉图式表示：统一的视觉语言代码还是智能体诱导的新颖性？

Satiyabooshan Murugaboopathy, Connor T. Jerzak, Adel Daoud

机构 * AI and Global Development Lab（人工智能与全球发展实验室） ； Institute for Analytical Sociology（分析社会学研究所） ； Institute of Computer Science（计算机科学研究所） ； Department of Government（政府系） 纠错

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

AI总结 研究社会经济指标在卫星图像和网络文本中的信息印记，开发多模态框架经五条管道预测家庭财富，贡献包括融合视觉与文本提升预测、发现部分表示对齐证据、发布大规模多模态数据集。

Comments ICSC 2026

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

When Assisting One Disempowers Another

当帮助一方时却削弱了另一方

Claire Yang, Claire Jie Zhang, Maya Cakmak, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究共享环境中人工智能助手行为，指出其可能无意削弱旁观者自主性，即旁观者赋权削弱。从理论上刻画赋权削弱产生条件，通过Disempower-Grid实证表明该现象存在，且受助手目标和能力影响大。

Comments v2: Updated title, added a co-author, extended theoretical analysis of bystander disempowerment, and added new experimental results

MAME: Multidimensional Adaptive Metamer Exploration with Human Perceptual Feedback

MAME：基于人类感知反馈的多维自适应同态体探索

Mina Kamao, Hayato Ono, Ayumu Yamashita, Kaoru Amano, Masataka Sawayama

机构 * Graduate School of Information Science and Technology（信息科学与技术研究生学校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Graduate School of System Informatics（系统信息科学研究生学校） ； Kobe University（大阪大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； Prometech CG Research（Prometech CG研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对人脑网络与人工模型对齐问题，提出MAME框架，通过人类感知反馈引导在线图像生成，在单个心理物理实验中成功测量多维人类同态体空间，发现人类与CNN模型在低级处理同态体空间对齐较差，强调早期视觉计算重要性，为研究人类视觉功能提供工具。

Comments 26 pages, 12 figures. Accepted at Journal of Vision

Journal ref Journal of Vision, 26(8):1, 1-14, 2026

Shao: Scaling Acoustic Token Language Models Toward High-Fidelity Music Generation

Shao：将声学令牌语言模型扩展至高保真音乐生成

Jiafeng Liu, Yuanliang Dong, Hongjia Liu, Yuqing Cheng, Zhancheng Guo, Huijing Liang, Wenbo Zhan, Yuming Sun, Xiaobing Li, Feng Yu, Maosong Sun

机构 * Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出单一声学令牌层级内渐进建模音乐结构与保真度的框架，通过双阶段生成与混合注意力训练，无需异构空间即可实现高质量音乐生成。

Zero-Shot Distracted Driver Detection via Vision Language Models with Double Decoupling

基于双解耦视觉语言模型的零样本分心驾驶员检测

Takamichi Miyata, Sumiko Miyata, Andrew Morris

机构 * Chiba Institute of Technology（千叶工业大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； Loughborough University（拉夫堡大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种主体解耦框架，通过提取驾驶员外观嵌入并从图像嵌入中移除其影响，再结合度量投影正交化文本嵌入，实现零样本分心驾驶检测，显著提升实际场景性能。

Comments Accepted to IEEE 15th International Symposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing (CSNDSP 2026)

RGB-Pointmap Pretraining for Unified 3D Scene Understanding

对比语言-彩色点图预训练用于统一3D场景理解

Ye Mao, Weixun Luo, Ranran Huang, Junpeng Jing, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

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

AI总结 提出UniScene3D，一种基于Transformer的编码器，通过多视图彩色点图联合建模外观和几何，并引入跨视图几何对齐和接地视图对齐，在少样本和任务特定微调中达到SOTA。

Comments 19 Pages, ECCV 2026 Accepted

Formal Semantics for Agentic Tool Protocols: A Process Calculus Approach

智能体工具协议的形式语义：一种进程演算方法

Andreas Schlapbach

机构 * Swiss Federal Railways (SBB)（瑞士联邦铁路公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过进程演算形式化两种智能体工具协议（SGD和MCP），证明它们在映射Phi下结构互模拟，但反向映射有损，进而提出MCP+扩展实现完全等价。

Comments Logical flaw in Theorem 21

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep

SleepLM：人类睡眠的自然语言智能

Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi S. Aysola, Rajesh Kumar, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出SleepLM系列睡眠语言基础模型，通过多模态对齐实现自然语言驱动的睡眠解释与交互，在零样本/少样本学习、跨模态检索等任务上超越现有方法。

Comments spotlight presentation

Journal ref Proceedings of the 43st International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

MMLoP: Multi-Modal Low-Rank Prompting for Efficient Vision-Language Adaptation

MMLoP: 多模态低秩提示用于高效视觉-语言适配

Sajjad Ghiasvand, Haniyeh Ehsani Oskouie, Mahnoosh Alizadeh, Ramtin Pedarsani

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出MMLoP框架，通过低秩分解参数化视觉和文本提示，仅用11.5K可训练参数实现深度多模态提示，并引入自调节一致性损失、均匀漂移校正和共享上投影三个组件，在11个数据集上达到79.70%的基类到新类泛化调和平均。

Fund2Persona: A Framework for Building and Refining Financial Advisor Personas from Fund Disclosure Data

Fund2Persona：基于基金披露数据构建与精炼金融顾问角色的框架

Suhwan Park, Hoyoung Lee, Zhangyang Wang, Alejandro Lopez-Lira, Young Cha, Chanyeol Choi, Jaewon Choi, Yongjae Lee

机构 * UNIST（蔚山科学技术院） ； LinqAlpha ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Blackstone（黑石集团） ； Hanwha Life（韩华生命） 纠错

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

AI总结 提出Fund2Persona框架，利用基金披露、持仓变动、市场背景和管理人评论构建金融顾问角色，并通过智能体循环精炼，在持仓重建和管理人评论对齐任务上优于通用基线，生成更具体有用的建议。

Comments 17 pages, 5 figures, 12 tables

Training-Free Generation of Protein Sequences from Small Family Alignments via Stochastic Attention

基于随机注意力的小家族比对无训练蛋白质序列生成

Jeffrey D. Varner

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

AI总结 提出随机注意力（SA）方法，利用现代Hopfield能量和Langevin动力学从少量序列中无训练生成蛋白质序列，在8个Pfam家族上实现低组成差异、新颖性和结构合理性。

Linguistics and Human Brain: A Perspective of Computational Neuroscience

语言学与人脑：计算神经科学的视角

Fudong Zhang, Bo Chai, Yujie Wu, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang

机构 * Institute of AI and Robotics, College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（人工智能与机器人研究院，智能机器人与先进制造学院，复旦大学） ； Department of Language Science and Technology, The Hong Kong Polytechnic University（语言科学与技术系，香港理工大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算系，香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文从计算神经科学视角，通过建模、模拟和数据分析将语言层次动态结构转化为可测试神经模型，并利用深度学习和大语言模型探索语言处理的神经基础。

Journal ref Cognitive Neurodynamics, 2026

Similarity of Neural Network Representations in Superposition

神经网络表示在叠加中的相似性

Sunny Liu, Habon Issa, André Longon, Liv Gorton, Meenakshi Khosla, Alex Williams, David Klindt

机构 * Cold Spring Harbor Laboratory（冷泉港实验室） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Anthropic（Anthropic公司） ； New York University Flatiron Institute（纽约大学Flatiron研究所） 纠错

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

AI总结 研究线性对齐度量在神经网络叠加表示中的失效问题，通过理论推导和稀疏自编码器实验证明对齐度量受投影Gram矩阵影响，并展示基于恢复潜在特征的度量能正确反映特征共享。

Comments 17 pages, 4 figures