University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Inadvertent Context Leakage in Language Models

语言模型中的无意上下文泄漏

Jaiden Fairoze, Neal Mangaokar, Kamalika Chaudhuri, Sanjam Garg, Saeed Mahloujifar

机构 * FAIR, Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室FAIR） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 该研究发现语言模型的上下文窗口会无意泄漏敏感用户信息，提出自适应攻击方法，在8个专有模型上验证了2、4位数秘密的重建准确率，还展示了两种实际攻击方式，指出泄漏是模型能力的副产品。

Projector Is All You Train

仅训练投影器就足够

Nyx Iskandar, Saathvik Selvan, Slater Victoroff

机构 * Ramen VR（拉面VR公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 该研究探究多模态大语言模型适配新模态是否需微调主干，经实验发现仅训练投影器即可实现强多模态性能，还能避免联合训练导致的语言模型能力漂移，且训练样本吞吐量约为联合训练的两倍，通过多类基准验证了结论。

Block3D: Efficient Text-to-3D Generation via Block-Wise Diffusion

Block3D：基于分块扩散的高效文本到3D生成

Bowen Cui, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Yefei He, Mingda Lin, Haoyu Zhao, Yuanyu He, Donny Y. Chen, Feng Chen, Bohan Zhuang

机构 * ZipLab, Zhejiang University（浙江大学ZipLab） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

AI总结 针对文本到3D生成成本高的问题，提出Block3D分块扩散框架，通过分块生成、联合去噪及置信度引导的块内修正，在保持几何保真度的同时实现5.15倍的速度提升。

Comments Project page: https://alexandertsui.github.io/block3d/

Air Traffic Control Using Large Language Models: Prompt Engineering, Architecture, and Evaluation

使用大语言模型的空中交通管制：提示工程、架构与评估

Mahyar Ghazanfari, Matthias Casanova, Jordan Kam, Alex Zongo, Peng Wei, Torsten Darrell, Alexandre Bayen

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 该研究针对ATC仍以人工为主的问题，设计5种提示结构并在9种LLMs上实验，发现简洁提示表现最佳，注入正确历史可修复脚本严格提示的错误，明确了LLM辅助ATC的路径与局限。

Comments 39 pages, 12 figures, 7 tables

GEM: Geometric Erasure by Contrastive Velocity Matching in Rectified Flows

整流流中对比速度匹配的几何擦除

Jonas Henry Grebe, Tobias Braun, Anna Rohrbach, Marcus Rohrbach

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出GEM框架，通过对比速度匹配实现整流流模型中的概念擦除，结合生成流网络与教师引导的流匹配，有效抑制有害内容生成。

Human-computer interactions predict mental health

人机交互预测心理健康

Veith Weilnhammer, Jefferson Ortega, David Whitney

机构 * Helen Wills Neuroscience Institute, University of California Berkeley, USA（加州大学伯克利分校海伦·威尔斯神经科学研究所） ； Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London, UK（马克斯·普朗克伦敦大学学院计算精神病学与衰老研究中心） ； Department of Psychology, University of California Berkeley, USA（加州大学伯克利分校心理学系） ； Vision Science Group, University of California Berkeley, USA（加州大学伯克利分校视觉科学组） 纠错

AI总结 研究通过 MAILA 框架利用日常人机交互数据预测心理健康状态，实现高精度的数字表型分析。

SaLon3R: Structure-aware Long-term Generalizable 3D Reconstruction from Unposed Images

Jiaxin Guo, Tongfan Guan, Wenzhen Dong, Wenzhao Zheng, Wenting Wang, Yue Wang, Yeung Yam, Yun-Hui Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong Center for Logistics Robotics（香港物流机器人中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

Journal ref International Journal of Computer Vision, 2026