大模型对齐与安全

DSCA: Dynamic Subspace Concept Alignment for Lifelong VLM Editing

DSCA: 动态子空间概念对齐用于终身视觉语言模型编辑

Gyanendra Das, Sai Satyam Jena

机构 * Zynix AI, FL, USA（Zynix AI（美国佛罗里达州）） 纠错

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

AI总结 DSCA通过动态子空间对齐技术，在视觉语言模型中实现精准非干扰编辑，提升终身学习的稳定性与知识保留能力。

Comments Accepted at CVPR 2026

TASU2: Controllable CTC Simulation for Alignment and Low-Resource Adaptation of Speech LLMs

TASU2：用于语音大语言模型对齐和低资源适应的可控CTC模拟

Jing Peng, Chenghao Wang, Yi Yang, Lirong Qian, Junjie Li, Yu Xi, Shuai Wang, Kai Yu

机构 * X-LANCE Lab, Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系X-LANCE实验室） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence（教育部人工智能重点实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing（江苏省语言计算重点实验室） ； AISpeech Ltd（思必驰科技股份有限公司） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 TASU2通过可控CTC模拟生成文本监督，提升语音大语言模型的对齐和低资源适应性能，优于TASU和文本细调等基线方法。

SYN-DIGITS: A Synthetic Control Framework for Calibrated Digital Twin Simulation

SYN-DIGITS: 一种合成控制框架用于校准数字孪生模拟

Grace Jiarui Fan, Chengpiao Huang, Tianyi Peng, Kaizheng Wang, Yuhang Wu

机构 * Finance Division, Columbia Business School（哥伦比亚商学院金融系） ； Department of IEOR, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系） ； Decision, Risk, and Operations Division, Columbia Business School（哥伦比亚商学院决策、风险与运营系） ； Department of IEOR and Data Science Institute, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系和数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SYN-DIGITS框架，通过学习数字孪生响应的潜在结构，校准大语言模型预测与人类行为的一致性，提升市场研究和社交科学中的模拟可靠性。

MedVR: Annotation-Free Medical Visual Reasoning via Agentic Reinforcement Learning

MedVR：通过代理强化学习实现无标注的医学视觉推理

Zheng Jiang, Heng Guo, Chengyu Fang, Changchen Xiao, Xinyang Hu, Lifeng Sun, Minfeng Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Key Laboratory of Pervasive Computing, Ministry of Education（教育部普适计算重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 MedVR通过代理强化学习实现无标注的医学视觉推理，利用熵引导的视觉重定位和基于共识的信用分配机制，在多个公开医学VQA基准上取得最佳性能，提升医疗AI的鲁棒性和透明度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Rethinking Entropy Allocation in LLM-based ASR: Understanding the Dynamics between Speech Encoders and LLMs

重新思考基于大语言模型的自动语音识别中的熵分配：理解语音编码器与大语言模型之间的动态关系

Yuan Xie, Jiaqi Song, Guang Qiu, Xianliang Wang, Ming Lei, Jie Gao, Jie Wu

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

AI总结 本文从熵分配角度重新审视基于大语言模型的ASR，提出三个指标刻画训练范式如何在语音编码器和LLM之间分配熵减少，通过多阶段训练策略优化参数效率和抗幻觉能力，实验显示在2.3B参数下达到与最新模型相当的性能并有效缓解幻觉。