大模型对齐与安全

Instruction Following by Principled Boosting Attention of Large Language Models

通过原理性提升大语言模型的注意力来实现指令遵循

Vitoria Guardieiro, Avishree Khare, Adam Stein, Eric Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出InstABoost方法，通过提升指令相关注意力来增强指令遵循，避免了其他方法的缺陷，提升了指令引导与任务相关上下文的平衡。

A Public Theory of Distillation Resistance via Constraint-Coupled Reasoning Architectures

通过约束耦合推理架构的公开蒸馏阻力理论

Peng Wei, Wesley Shu

机构 * The Institute of Energetic Paradigm（能量范式研究所） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY、cs.LG

AI总结 本文提出一种理论框架，通过约束耦合推理架构减少蒸馏 asymmetry，核心观点是高阶能力与内部稳定性约束耦合时蒸馏价值降低，提供可验证的理论主张和实验假设。

Imperative Interference: Social Register Shapes Instruction Topology in Large Language Models

命令干扰：社会语体影响大语言模型中的指令拓扑

Tony Mason

机构 * the University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； the Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨了社会语体如何影响大语言模型中指令拓扑，通过多语言实验发现指令拓扑反转由社会语体调解，改写指令可减少跨语言差异。

TAPO: Translation Augmented Policy Optimization for Multilingual Mathematical Reasoning

TAPO：多语言数学推理中的翻译增强策略优化

Xu Huang, Zhejian Lai, Zixian Huang, Jiajun Chen, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 TAPO通过引入翻译增强策略优化框架，提升多语言数学推理能力，有效结合语言理解和推理能力，优于基线方法并在未见语言和领域任务中表现良好。

From Logic Monopoly to Social Contract: Separation of Power and the Institutional Foundations for Autonomous Agent Economies

从逻辑垄断到社会契约：权力分离与自主代理经济制度的基础

Anbang Ruan

机构 * NetX Foundation（NetX 基金会） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过社会契约实现权力分离，解决多智能体框架中的逻辑垄断问题，引入Agent Enterprise paradigm并构建NetX Enterprise Framework，建立自主代理经济体系。

Comments 143 pages, 15 tables, 23 figures, 173 references, 4 appendices. Working paper -- pre-peer-review preprint. LaTeX source with arXiv-style template. Three companion manuscripts under development targeting peer-reviewed venues

Mechanistically Interpreting Compression in Vision-Language Models

视觉语言模型压缩的机理解释

Veeraraju Elluru, Arth Singh, Roberto Aguero, Ajay Agarwal, Debojyoti Das, Hreetam Paul

机构 * Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校） ； AIM Intelligence ； National Institute of Technology Agartala（国立阿加尔塔拉理工学院） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； University of Fukui（福井大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过因果电路分析和交叉编码器特征比较，研究了剪枝和量化对视觉语言模型内部结构的影响，并提出VLMSafe-420基准测试，揭示压缩对安全行为的影响。

Comments 15 pages, 7 figures, 12 tables

Integrated Multi-Drone Task Allocation, Sequencing, and Optimal Trajectory Generation in Obstacle-Rich 3D Environments

集成多无人机任务分配、任务序列和最优轨迹生成在障碍密集的3D环境中

Yunes Alqudsi, Murat Makaraci

机构 * Aerospace Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院航空航天工程系） ； Interdisciplinary Research Center for Aviation and Space Exploration, KFUPM（法赫德国王石油矿产大学航空与空间探索跨学科研究中心） ； Mechanical Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院机械工程系） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IMD-TAPP框架，通过结合离散任务规划和连续轨迹合成，解决多无人机在障碍密集环境中的任务分配、序列规划和安全轨迹生成问题，实现动态可行且无碰撞的高效路径。

Comments Resubmission following accepted appeal (MOD-78958). Resubmitting to cs.RO with cross-lists cs.MA and cs.AI as advised by arXiv Support

Model2Kernel: Model-Aware Symbolic Execution For Safe CUDA Kernels

Model2Kernel: 用于安全CUDA内核的模型感知符号执行

Mengting He, Shihao Xia, Haomin Jia, Wenfei Wu, Linhai Song

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Model2Kernel，通过模型感知动态分析验证LLM推理中CUDA内核的内存安全，利用专门的符号执行技术发现353个未知bug，仅产生9个误报。

Can GRPO Boost Complex Multimodal Table Understanding?

GRPO能否提升复杂多模态表格理解？

Xiaoqiang Kang, Shengen Wu, Zimu Wang, Yilin Liu, Xiaobo Jin, Kaizhu Huang, Wei Wang, Yutao Yue, Xiaowei Huang, Qiufeng Wang

机构 * School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学先进科技学院） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系） ； Information Hub, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； University of Southern California（南加州大学） ； Duke Kunshan University（杜克大学昆山分校） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Table-R1框架，通过预热、感知对齐GRPO和提示-完成GRPO三阶段提升多模态表格理解性能，优于SFT和GRPO。

Comments EMNLP 2025

Journal ref EMNLP 2025

COIN: Collaborative Interaction-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Self-Driving Systems

COIN: 基于协作交互的多智能体强化学习用于自动驾驶系统

Yifeng Zhang, Jieming Chen, Tingguang Zhou, Tanishq Duhan, Jianghong Dong, Yuhong Cao, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, College of Design and Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学设计与工程学院机械工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电机及电子工程学系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） 纠错

专题命中 安全训练 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出COIN框架，通过改进的CIG-TD3算法和双层交互感知集中批评者架构，提升多智能体自动驾驶系统在复杂动态场景中的安全性和效率。