大模型对齐与安全

Noise-aware few-shot learning through bi-directional multi-view prompt alignment

通过双向多视图提示对齐实现噪声感知的少样本学习

Lu Niu, Cheng Xue

机构 * Southeast University（东南大学） ； AIIA, Ministry of Education, China（教育部人工智能研究院，中国） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 NA-MVP通过双向多视图提示对齐实现噪声感知少样本学习，有效区分干净与噪声线索，提升模型在噪声环境下的鲁棒性。

Hierarchical Granularity Alignment and State Space Modeling for Robust Multimodal AU Detection in the Wild

层次粒度对齐与状态空间建模用于野外多模态面部动作单元检测

Jun Yu, Yunxiang Zhang, Naixiang Zheng, Lingsi Zhu, Guoyuan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于层次粒度对齐和状态空间模型的多模态框架，通过强大的基础模型提取高保真视觉和音频表示，并引入视觉-马尔可夫模型和不对称交叉注意机制，实现对野外环境中面部动作单元的高效检测。

Comments 8 pages, 1 figures

Learning Transferable Sensor Models via Language-Informed Pretraining

通过语言引导预训练学习可迁移的传感器模型

Yuliang Chen, Arvind Pillai, Yu Yvonne Wu, Tess Z. Griffin, Lisa Marsch, Michael V. Heinz, Nicholas C. Jacobson, Andrew Campbell

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

AI总结 SLIP通过语言引导预训练学习可迁移的传感器模型，整合对比对齐与传感器条件标注，支持不同时间分辨率和输入长度，实现跨领域任务的高效性能。

On the Value of Tokeniser Pretraining in Physics Foundation Models

在物理基础模型中tokenizer预训练的价值

Hadi Sotoudeh, Payel Mukhopadhyay, Ruben Ohana, Michael McCabe, Neil D. Lawrence, Shirley Ho, Miles Cranmer

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

AI总结 本文探讨了在物理基础模型中预训练tokenizer对准确性和效率的影响，发现领域内预训练可显著提升模拟性能，并引入灵活的时空压缩操作以适应多样化的下游任务。

Comments 16 pages, 4 figures. Workshop paper at ICLR 2026 AI & PDE

Statistical and structural identifiability in representation learning

表示学习中的统计和结构可识别性

Walter Nelson, Marco Fumero, Theofanis Karaletsos, Francesco Locatello

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

AI总结 本文提出统计和结构近可识别性概念，通过ICA后处理实现表示学习中的去纠缠，验证了在合成数据和细胞显微镜中的有效性。

Comments International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

Tokenization Allows Multimodal Large Language Models to Understand, Generate and Edit Architectural Floor Plans

分词使多模态大语言模型能够理解、生成和编辑建筑平面图

Sizhong Qin, Ramon Elias Weber, Xinzheng Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 HouseMind通过引入离散房间实例标记，实现了建筑平面图的统一理解和生成，具备高效且可控的布局生成能力。

Comments 20 pages, 9 figures. Accepted to CVPR 2026

DVD: Deterministic Video Depth Estimation with Generative Priors

DVD：利用生成先验的确定性视频深度估计

Hongfei Zhang, Harold Haodong Chen, Chenfei Liao, Jing He, Zixin Zhang, Haodong Li, Yihao Liang, Kanghao Chen, Bin Ren, Xu Zheng, Shuai Yang, Kun Zhou, Yinchuan Li, Nicu Sebe, Ying-Cong Chen

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 DVD通过确定性方法将预训练视频扩散模型转化为单次通过深度回归器，解决视频深度估计中的生成与判别模型权衡问题，实现零样本性能提升并释放开源训练套件。

Comments Project: https://dvd-project.github.io/

SceneAssistant: A Visual Feedback Agent for Open-Vocabulary 3D Scene Generation

SceneAssistant: 一种用于开放词汇3D场景生成的视觉反馈代理

Jun Luo, Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Gang Zeng

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 SceneAssistant通过视觉反馈驱动代理实现开放词汇3D场景生成，结合3D物体生成模型和视觉-语言模型的空间推理能力，生成高质量且多样化的3D场景。

Comments Code: https://github.com/ROUJINN/SceneAssistant

Embed-RL: Reinforcement Learning for Reasoning-Driven Multimodal Embeddings

Embed-RL: 用于推理驱动的多模态嵌入的强化学习

Haonan Jiang, Yuji Wang, Yongjie Zhu, Xin Lu, Wenyu Qin, Meng Wang, Pengfei Wan, Yansong Tang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出基于嵌入引导强化学习的推理驱动多模态嵌入框架，通过生成证据可追溯的推理链提升多模态嵌入质量，实现跨模态语义一致性增强和细粒度匹配能力提升。

Comments Correcting errors and improving organizational logic

Machine Learning-Based Analysis of Critical Process Parameters Influencing Product Quality Defects: A Real-World Case Study in Manufacturing

基于机器学习的影响产品质量缺陷的关键工艺参数分析：制造业中的一个现实案例研究

Sukumaran Rajasekaran, Ebru Turanoglu Bekar, Kanika Gandhi, Sabino Francesco Roselli, Mohan Rajashekarappa

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本研究利用机器学习分析制造业中影响产品质量缺陷的关键工艺参数，通过预测和预防缺陷提升产品质量和生产效率。

Meta-generalized gradient approximation made in the Hartree gauge

元泛化梯度近似：在哈特里 gauge 中实现

Yan Oueis, Akilan Ramasamy, James W. Furness, Jamin Kidd, Timo Lebeda, Jianwei Sun

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出了一种在哈特里 gauge 中构建的元泛化梯度近似，利用氢原子的交换能密度进行gauge对齐，以提高非局域密度泛函的准确性。

SOTA: Self-adaptive Optimal Transport for Zero-Shot Classification with Multiple Foundation Models

SOTA: 自适应最优传输用于多基础模型的零样本分类

Zhanxuan Hu, Qiyu Xu, Yu Duan, Yonghang Tai, Huafeng Li

机构 * Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Xi’an University of Posts and Telecommunications（西安邮电大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 SOTA通过自适应最优传输方法整合多基础模型，提升零样本分类性能。

Using LLM-Generated Draft Replies to Support Human Experts in Responding to Stakeholder Inquiries in Maritime Industry: A Real-World Case Study of Industrial AI

利用LLM生成的草稿回复支持海事行业专家回应利益相关者查询：工业AI的现实案例研究

Tita Alissa Bach, Aleksandar Babic, Narae Park, Tor Sporsem, Rasmus Ulfsnes, Henrik Smith-Meyer, Torkel Skeie

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本研究探讨了LLM生成的草稿回复在海事行业中支持专家回应利益相关者查询的应用，发现LLM可作为补充工具，但需人类监督以确保安全关键性应用的质量和精度。

Comments These authors share the first authorship: Tita Alissa Bach (1), Aleksandar Babic (1), Narae Park (1)