多模态大模型

AM$^3$Safety: Towards Data Efficient Alignment of Multi-modal Multi-turn Safety for MLLMs

AM$^3$Safety: 向多模态多轮安全对齐的数据高效方法

Han Zhu, Jiale Chen, Chengkun Cai, Shengjie Sun, Haoran Li, Yujin Zhou, Chi-Min Chan, Pengcheng Wen, Lei Li, Sirui Han, Yike Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhongshan School of Medicine, SUN YAT-SEN UNIVERSITY（中山医学院，孙中山大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AM$^3$Safety通过结合冷启动拒绝阶段和组相对策略优化，有效提升多模态多轮对话的安全性，降低攻击成功率并增强模型的无害与帮助维度。

Towards Trustworthy Multimodal Moderation via Policy-Aligned Reasoning and Hierarchical Labeling

通过政策对齐推理和分层标注实现可信的多模态审核

Anqi Li, Wenwei Jin, Jintao Tong, Pengda Qin, Weijia Li, Guo Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Hi-Guard通过政策对齐推理和分层标注提升多模态审核的准确性、泛化性和可解释性。

Comments Accepted by KDD 2026. Code is available at https://github.com/lianqi1008/Hi-Guard

Aligning Text, Code, and Vision: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Text-to-Visualization

对齐文本、代码和视觉：一种多目标强化学习框架用于文本到可视化

Mizanur Rahman, Mohammed Saidul Islam, Md Tahmid Rahman Laskar, Shafiq Joty, Enamul Hoque

机构 * York University（约克大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出RL-Text2Vis框架，通过多目标强化学习提升文本到可视化的准确性和代码执行率。

Comments Accepted to EACL Main Conference

From Dataset to Real-world: General 3D Object Detection via Generalized Cross-domain Few-shot Learning

从数据集到现实世界：通过通用跨领域少样本学习实现通用3D目标检测

Shuangzhi Li, Junlong Shen, Lei Ma, Xingyu Li

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通用跨领域少样本学习方法，通过融合2D语义与3D空间推理，实现对现实世界中常见和新类目标的高效检测。

Comments The latest version refines the few-shot setting on common classes, enforcing a stricter object-level definition