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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-04-16 至 2026-04-16 共收录 70 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 其他安全 16 篇

2604.13715 2026-04-16 cs.SD cs.AI 57%

Towards Fine-grained Temporal Perception: Post-Training Large Audio-Language Models with Audio-Side Time Prompt

迈向细粒度时间感知:通过音频侧时间提示进行后训练的大音频-语言模型

Yanfeng Shi, Pengfei Cai, Jun Liu, Qing Gu, Nan Jiang, Lirong Dai, Ian McLoughlin, Yan Song

机构 * National Engineering Research Center of Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China, Hefei, China(语音与语言信息处理国家级工程研究中心,中国科学技术大学,合肥,中国) ICT Cluster, Singapore Institute of Technology, Singapore(新加坡理工学院ICT集群,新加坡)

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

AI总结 本文提出Audio-Side Time Prompt方法,结合强化学习改进大音频-语言模型的时间感知能力,在音频定位、事件检测等任务中取得显著提升。

Comments Submitted to Interspeech 2026

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2604.13695 2026-04-16 cs.CV cs.AI 57%

Med-CAM: Minimal Evidence for Explaining Medical Decision Making

Med-CAM:为解释医学决策制定提供最小证据

Pirzada Suhail, Aditya Anand, Amit Sethi

机构 * IIT Bombay(印度理工学院班加罗尔)

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

AI总结 本文提出Med-CAM框架,通过分类器激活匹配生成最小且清晰的证据图,为医学决策提供解释性证据,优于现有方法。

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2604.13203 2026-04-16 cs.HC cs.AI 57%

Inclusive Kitchen Design for Older Adults: Generative AI Visualizations to Support Mild Cognitive Impairment

包容性厨房设计用于老年人:生成式AI可视化以支持轻度认知障碍

Ibrahim Bilau, Nicole Li, Terrence Malayvong, Eunhwa Yang

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 本研究利用生成式AI创建MCI友好的厨房设计,通过训练Stable Diffusion模型提升可视化效果,帮助老年人更易独立生活。

Comments 19 pages, 7 figures, 5 tables, IAFOR Agen2026 Conference Proceedings

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2604.13933 2026-04-16 eess.SP 50%

A Case Study on Energy-Efficient Edge AI Crack Segmentation

边缘AI裂缝分割的案例研究

Matthias Tschope, Mohamed Moursi, Vladimir Rybalkin, Bo Zhou, Norbert Wehn, Paul Lukowicz

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 本文研究边缘设备上高效裂缝分割方法,采用知识蒸馏和量化压缩提升性能,FPGA部署实现高能效与高精度分割。

Comments Submitted for IEEE Splitech 2026

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2603.06885 2026-04-16 cs.CV 50%

OPTED: Open Preprocessed Trachoma Eye Dataset Using Zero-Shot SAM 3 Segmentation

OPTED:开放预处理的沙眼眼病数据集利用零样本SAM 3分割

Kibrom Gebremedhin, Hadush Hailu, Bruk Gebregziabher

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Mekelle University(梅克雷大学) Maharishi International University(Maharishi国际大学) Signal Technologies(信号技术) Germany(德国)

专题命中 其他安全 :alignment(abstract)

AI总结 本文提出OPTED数据集,利用SAM 3模型实现沙眼眼病的自动化区域提取,通过四步流程预处理图像,提供两种输出格式以促进可重复的沙眼分类研究。

Comments 9 figure, 3 tables

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2604.13542 2026-04-16 cs.RO cs.DC cs.SE 50%

Self-adaptive Multi-Access Edge Architectures: A Robotics Case

自适应多接入边缘架构:机器人案例

Mahyar T Moghaddam, Joakim Leed, Anders Frandsen

机构 * University of Southern Denmark(丹麦南部大学)

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 本文提出一种自适应计算系统,用于混合人类-机器人环境,通过神经网络预测人类移动行为,提升移动机器人路径规划并确保安全,采用边缘计算系统优化处理效率。

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2604.13403 2026-04-16 cs.CV 50%

Why Multimodal In-Context Learning Lags Behind? Unveiling the Inner Mechanisms and Bottlenecks

为何多模态上下文学习滞后?揭示内部机制和瓶颈

Yu Wang, Sharon Li

机构 * Department of Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系)

专题命中 其他安全 :alignment(abstract)

AI总结 本文分析了多模态上下文学习在零样本设置中表现与少样本演示下退化的原因,揭示了模型在视觉与文本表示对齐和任务映射转移方面的不足,并提出改进方法。

Comments ACL Main 2026

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2604.13321 2026-04-16 cs.CV 50%

Why MLLMs Struggle to Determine Object Orientations

为何大规模多模态语言模型难以确定物体方向

Anju Gopinath, Nikhil Krishnaswamy, Bruce Draper

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系)

专题命中 其他安全 :alignment(abstract)

AI总结 本文研究大规模多模态语言模型在处理图像中2D物体方向推理任务时的困难,通过实验发现方向信息可从编码器表示中恢复,挑战了视觉编码器限制的假设。

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2601.15170 2026-04-16 cs.CV 50%

Multi-Dimensional Knowledge Profiling with Large-Scale Literature Database and Hierarchical Retrieval

多维知识谱系:基于大规模文献数据库与分层检索

Zhucun Xue, Jiangning Zhang, Juntao Jiang, Jinzhuo Liu, Haoyang He, Teng Hu, Xiaobin Hu, Yong Liu, Shuicheng Yan

机构 * Zhejiang University(浙江大学) APRIL Lab(APRIL实验室) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 本文通过整合22个顶级会议2020-2025年的10万+论文,构建多维知识谱系分析框架,结合主题聚类、LLM解析与结构检索,揭示研究主题生命周期、方法迁移、数据集与模型使用模式及机构研究方向。

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2509.16906 2026-04-16 physics.class-ph math.AP physics.comp-ph 50%

Transition Frequencies and Dynamic Amplification of Buried Lifelines: A Semi-Analytical Timoshenko Beam on Winkler Foundation Model

埋藏生命线的过渡频率和动态放大:基于Winkler基础的半解析Timoshenko梁模型

Gersena Banushi, Kenichi Soga

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 本文提出一种半解析模型,用于分析埋藏生命线的横向振动,通过Timoshenko梁理论和弹性基础模型,揭示振动频谱由三个过渡频率分隔的四个部分组成,并通过案例研究验证了模型的有效性。

Comments Presented at and accepted for publication in the official Proceedings of the 16th International Conference on Vibration Problems & 11th International Conference on Wave Mechanics and Vibrations (ICOVP & WMVC 2025), Lisbon, Portugal, September 2-5, 2025

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