Harvard University（哈佛大学）

LLM Active Alignment: A Nash Equilibrium Perspective

LLM主动对齐：从纳什均衡视角出发

Tonghan Wang, Yuqi Pan, Xinyi Yang, Yanchen Jiang, Milind Tambe, David C. Parkes

机构 * College of AI, Tsinghua University, Beijing, China（人工智能学院，清华大学，北京，中国） ； Harvard University, Cambridge, MA, USA（哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（电子工程系，清华大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于纳什均衡的LLM主动对齐方法，通过建模代理行为以避免文本空间计算难题，并展示其在社交媒体中防止政治排斥的应用潜力。

TrailBlazer: History-Guided Reinforcement Learning for Black-Box LLM Jailbreaking

TrailBlazer: 基于历史的强化学习用于黑盒大语言模型劫持

Sung-Hoon Yoon, Ruizhi Qian, Minda Zhao, Weiyue Li, Mengyu Wang

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（大邱庆 bun 科学技术研究院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 TrailBlazer通过历史感知强化学习提升黑盒大语言模型劫持效率，实现更高效的攻击策略和更高的查询效率。

Generative Modeling via Drifting

通过漂移进行生成建模

Mingyang Deng, He Li, Tianhong Li, Yilun Du, Kaiming He

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出漂移模型，通过在训练过程中演进化分布实现一步生成，取得ImageNet上优异的生成效果。

Comments Project page: https://lambertae.github.io/projects/drifting/

Mamba Goes HoME: Hierarchical Soft Mixture-of-Experts for 3D Medical Image Segmentation

Mamba Goes HoME: 分层软专家混合模型用于3D医学图像分割

Szymon Płotka, Gizem Mert, Maciej Chrabaszcz, Ewa Szczurek, Arkadiusz Sitek

机构 * Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics, University of Warsaw（华沙大学数学、信息学与力学系） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University（雅盖隆大学数学与计算机科学系） ； Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（海德堡医学院人工智能与健康研究所） ； Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术系） ； NASK - National Research Institute（国家研究 institute） ； Faculty of Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射学系） ； Department of Radiology, Harvard Medical School（哈佛医学院放射学系） 纠错

AI总结 本文提出分层软专家混合模型HoME，通过两级令牌路由提升3D医学图像分割的长上下文建模能力，实现更高效的局部和全局特征提取，从而提升分割性能。

Comments Accepted at NeurIPS 2025