大模型对齐与安全

Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation

音频空间引导融合用于音频视觉导航

Xinyu Zhou, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合研究实验室，具身智能） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种音频空间引导融合方法，通过自适应提取空间状态信息，实现多模态特征动态对齐与融合，提升在未知声源分布下的导航泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Multivariate Uncertainty Quantification with Tomographic Quantile Forests

多变量不确定性量化与断层量化森林

Takuya Kanazawa

机构 * Kobe Gakuin University（神户学院大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Tomographic Quantile Forests，一种非参数、不确定性感知的树回归模型，用于多变量目标的条件分布估计，通过多方向量化聚合和 sliced Wasserstein 距离最小化实现多变量分布重建。

Comments 36 pages. v2: matches published version

Journal ref Math. Comput. Appl. 2026, 31(2), 53