大模型对齐与安全

MultiDx: A Multi-Source Knowledge Integration Framework towards Diagnostic Reasoning

MultiDx: 一个面向诊断推理的多源知识整合框架

Yimin Deng, Zhenxi Lin, Yejing Wang, Guoshuai Zhao, Pengyue Jia, Zichuan Fu, Derong Xu, Yefeng Zheng, Xiangyu Zhao, Li Zhu, Xian Wu, Xueming Qian

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯 Jarvis实验室） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MultiDx框架，通过多源知识整合提升诊断推理能力，结合网络搜索、病例数据库等多视角证据，生成最终预测。

Comments ACL 2026 findings

LLMs Reading the Rhythms of Daily Life: Aligned Understanding for Behavior Prediction and Generation

LLMs阅读日常生活节奏：行为预测与生成的对齐理解

Fanjin Meng, Jingtao Ding, Nian Li, Yizhou Sun, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，BNRist，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BUA框架，通过结构化课程学习将LLMs融入人类行为建模，提升行为预测与生成能力，实验证明其在复杂行为建模中的有效性。

CombiMOTS: Combinatorial Multi-Objective Tree Search for Dual-Target Molecule Generation

CombiMOTS：基于双靶分子生成的组合多目标树搜索

Thibaud Southiratn, Bonil Koo, Yijingxiu Lu, Sun Kim

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（首尔国立大学计算机科学与工程系） ； Interdisciplinary Program in Bioinformatics, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（首尔国立大学生物信息学跨学科项目） ； AIGENDRUG Co., Ltd., Seoul, Republic of Korea（AIGENDRUG公司） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（首尔国立大学人工智能跨学科项目） 纠错

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

AI总结 本文提出CombiMOTS，一种基于多目标树搜索的框架，用于生成双靶分子，通过向量优化约束平衡靶点亲和力与物理化学性质，实验表明其能生成高评分、多样化的双靶分子。

Comments Accepted as a poster at ICML 2025 (Main Track)

Journal ref Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, PMLR 267:56650-56691, 2025

Extending Precipitation Nowcasting Horizons via Spectral Fusion of Radar Observations and Foundation Model Priors

通过雷达观测与基础模型先验的频谱融合扩展降水现在预报时间范围

Yuze Qin, Qingyong Li, Zhiqing Guo, Wen Wang, Yan Liu, Yangli-ao Geng

机构 * 1 Key Laboratory of Big Data \& Artificial Intelligence in Transportation (Ministry of Education), Beijing Jiaotong University, Beijing, China ； 2 CMA Key Laboratory of Transportation Meteorology, Nanjing Innovation Institute for Atmospheric Sciences, Nanjing, China 纠错

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

AI总结 本文提出PW-FouCast框架，通过频谱融合雷达数据与气象先验，解决雷达图像与气象数据表示差异问题，提升降水预报可靠性与时间范围。

Comments Accepted by IJCNN 2026. Code is available at https://github.com/Onemissed/PW-FouCast

An Automatic Ground Collision Avoidance System with Reinforcement Learning

一种基于强化学习的自动地面避障系统

Seyyid Osman Sevgili, Atahan Cilan, Mahir Demir, Özgün Can Yürütken, Ümit Can Bekar

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于人工智能的自动地面避障系统，旨在提升先进喷气式教练机的操作效能，通过有限观测空间内的避障设计提升安全性和操作能力。

LoGeR: Long-Context Geometric Reconstruction with Hybrid Memory

LoGeR：长上下文几何重建与混合记忆

Junyi Zhang, Charles Herrmann, Junhwa Hur, Chen Sun, Ming-Hsuan Yang, Forrester Cole, Trevor Darrell, Deqing Sun

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

AI总结 LoGeR通过混合记忆模块实现长序列的高精度3D重建，无需后优化，有效解决长视频中的上下文一致性问题，优于现有方法。

Comments Project page: https://LoGeR-project.github.io/

Beyond Binary Out-of-Distribution Detection: Characterizing Distributional Shifts with Multi-Statistic Diffusion Trajectories

超越二元分布外检测：利用多统计扩散轨迹表征分布偏移

Achref Jaziri, Martin Rogmann, Martin Mundt, Visvanathan Ramesh

机构 * Goethe University（弗赖堡大学） ； University of Bremen（不莱梅大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DISC方法，通过扩散模型的迭代去噪过程提取多维特征向量，表征多噪声水平下的统计差异，实现对分布外数据类型的分类，突破传统二元检测的局限。

Comments Accepted at AISTATS 2026

AsyncShield: A Plug-and-Play Edge Adapter for Asynchronous Cloud-based VLA Navigation

AsyncShield: 一种异步云边协同的边缘适配器用于异步云边VLA导航

Kai Yang, Zedong Chu, Yingnan Guo, Zhengbo Wang, Shichao Xie, Yanfen Shen, Xiaolong Wu, Xing Li, Mu Xu

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团地图部门） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AsyncShield，通过确定性物理白盒空间映射替代传统黑盒时间序列预测，解决云边异步导航中时空对齐问题，提升导航鲁棒性和安全性。

Comments 9 pages, 2 figures, 4 tables

A BERTology View of LLM Orchestrations: Token- and Layer-Selective Probes for Efficient Single-Pass Classification

BERTology视角下的大语言模型编排：基于令牌和层的选择性探针用于高效单次分类

Gonzalo Ariel Meyoyan, Luciano Del Corro

机构 * Departamento de Computación, FCEyN Universidad de Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学计算机系） ； ELIAS Lab, Departamento de Ingeniería Universidad de San Andres（圣安德烈斯大学工程系ELIAS实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于BERTology方法的LLM编排框架，通过令牌和层选择性探针实现高效单次分类，提升安全性和情感分类性能，同时保持接近服务延迟并避免额外的VRAM和延迟成本。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

IndustryAssetEQA: A Neurosymbolic Operational Intelligence System for Embodied Question Answering in Industrial Asset Maintenance

IndustryAssetEQA: 一种用于工业资产维护中具身体验问答的神经符号操作智能系统

Chathurangi Shyalika, Dhaval Patel, Amit Sheth

机构 * Artificial Intelligence Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学人工智能研究所） ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） ； IBM Yorktown（IBM约克镇分公司） ； Indian AI Research Organization（印度人工智能研究组织） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IndustryAssetEQA系统，结合事件 telemetry 表示与FMEA-KG知识图谱，提升工业资产问答的结构有效性、反事实准确性及解释蕴含性，减少专家评估的过度声称。

Comments 20 pages, 4 figures, 4 tables, Accepted for the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026) Industry Track

Cooperative Informative Sensing for Monitoring Dynamic Indoor Environments via Multi-Agent Reinforcement Learning

通过多智能体强化学习进行协作信息感知以监控动态室内环境

Kanghoon Lee, Matthew M. Sato, Jinnyeong Yang, Seungro Lee, Sujin Lee, Jiachen Li, Kuk-Jin Yoon, Jinkyoo Park, Kincho H. Law, Yoonjin Yoon

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用多智能体强化学习进行协作信息感知，以提高动态室内环境监控的准确性，优于传统覆盖和学习无关的多机器人方法。

Comments 8 pages, 10 figures, 2 tables

Learning from Imperfect Text Guidance: Robust Long-Tail Visual Recognition with High-Noise Label

从不完美文本指导中学习：在高噪声标签下的鲁棒长尾视觉识别

Mengke Li, Haiquan Ling, Yiqun Zhang, Yang Lu, Hui Huang

机构 * CSSE, Shenzhen University（软件学院，深圳大学） ； SCST, Guangdong University of Technology（软件学院，广东技术大学） ； INFORMATICS, Xiamen University（信息学院，厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用预训练视觉-语言模型的跨模态对齐能力，通过弱教师监督纠正长尾噪声数据中的标签-图像不一致问题，提升模型在高噪声环境下的识别性能。

Comments Accepted by CVM 2026

Understanding Representation Gaps Across Scales in Tropical Tree Species Classification from Drone Imagery

理解无人机影像中热带树种分类的多尺度表征差距

Sulagna Saha, Arthur Ouaknine, Etienne Laliberté, Carol Altimas, Evan M. Gora, Adriane Esquivel Muelbert, Ian R. McGregor, Cesar Gutierrez, Vanessa E. Rubio, David Rolnick

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Cary Institute of Ecosystem Studies（生态系统研究所） ； Smithsonian Tropical Research Institute（史密松国家热带研究所） ； Department of Plant Sciences, University of Cambridge（剑桥大学植物科学系） ； Universidade do Estado do Mato Grosso (UNEMAT)（马托格罗索州立大学（UNEMAT）） 纠错

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

AI总结 研究通过对比高分辨率近景与粗分辨率俯视影像，发现近景影像在树种分类中表现更优，尤其对稀有物种效果更显著，提出跨尺度自监督表征对齐方法提升分类模型性能。

Comments ML4RS @ICLR 2026 (Main)

Hierarchical RL-MPC Control for Dynamic Wake Steering in Wind Farms

分层强化学习-模型预测控制用于风场动态涡流偏转

Marcus Binder Nilsen, Teodor Olof Benedict Åstrand, Tuhfe Göçmen, Pierre-Elouan Réthoré

机构 * Technical University of Denmark, Department of Wind and Energy Systems（丹麦技术大学，风能与能源系统系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出分层框架结合强化学习与模型预测控制，通过RL学习补偿状态估计供MPC控制器使用，实现23%的功率增益并优于理想MPC，相比直接RL控制在安全性和稳定性上更优。

Comments This work has been submitted to IFAC for possible publication

LinguDistill: Recovering Linguistic Ability in Vision-Language Models via Selective Cross-Modal Distillation

LinguDistill: 通过选择性跨模态蒸馏恢复视觉语言模型中的语言能力

Patrick Amadeus Irawan, Erland Hilman Fuadi, Shanu Kumar, Alham Fikri Aji, Yova Kementchedjhieva

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LinguDistill方法，通过利用冻结的原始语言模型作为教师，选择性蒸馏语言信号以恢复语言能力，同时保持视觉基础，提升了语言和知识基准性能。

For-Value: Efficient Forward-Only Data Valuation for finetuning LLMs and VLMs

For-Value：高效前向仅数据估值用于微调LLM和VLM

Wenlong Deng, Qi Zeng, Jiaming Zhang, Minghui Chen, Zixin Ding, Christos Thrampoulidis, Boying Gong, Xiaoxiao Li

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出For-Value框架，通过前向计算高效评估数据价值，无需反向传播，提升大规模模型训练效率。

LAMP: Extracting Local Decision Surfaces From Large Language Models

LAMP：从大型语言模型中提取局部决策表面

Ryan Chen, Youngmin Ko, Zeyu Zhang, Catherine Cho, Sunny Chung, Mauro Giuffré, Dennis L. Shung, Bradly C. Stadie

机构 * Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（西北大学统计与数据科学系） ； Section of Digestive Diseases, Department of Medicine, Yale School of Medicine（耶鲁医学院消化疾病科） ； Department of Biomedical Informatics and Data Science, Yale School of Medicine（耶鲁医学院生物医学信息学与数据科学系） ； Division of Gastroenterology and Hepatology, Department of Medicine, Mayo Clinic（梅奥诊所消化内科与肝病科） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 LAMP通过局部线性替代方法揭示语言模型决策表面，验证其解释与人类判断的一致性，并在多个任务中展示其对模型行为的审计能力。

Verification of Correlated Equilibria in Concurrent Reachability Games

并发可达游戏中相关均衡的验证

Senthil Rajasekaran, Jean-François Raskin, Moshe Y. Vardi

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文研究了并发可达游戏中相关均衡的验证问题，提出子博弈完美相关均衡的概念，并分析了其计算复杂性，发现尽管相关均衡更一般，但其验证问题在标准复杂性假设下更难。

Multi-View Synergistic Learning with Vision-Language Adaption for Low-Resource Biomedical Image Classification

多视图协同学习与视觉-语言适应用于低资源生物医学图像分类

Xiaoliu Luo, Minxue Xiao, Ting Xie, Mengzhu Wang, Huiqing Qi, Joey Tianyi Zhou, Taiping Zhang, Xu Wang

机构 * Chongqing University of Technology（重庆理工大学） ； Collge of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出多视图协同学习框架，通过视觉-语言适应提升低资源下生物医学图像分类性能，采用多粒度对比学习和结构监督增强跨模态对齐与细粒度区分。

VLM-VPI: A Vision-Language Reasoning Framework for Improving Automated Vehicle-Pedestrian Interactions

VLM-VPI：一种用于改进自动驾驶车辆-行人交互的视觉语言推理框架

Qingwen Pu, Kun Xie, Yuxiang Liu

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出VLM-VPI框架，结合多模态感知、视觉场景理解和意图推理，提升自动驾驶中行人意图识别和安全控制，实验证明其在安全性和效率上的提升。

Comments 40 pages, 7 figures, 10 tables

MIRAGE: A Micro-Interaction Relational Architecture for Grounded Exploration in Multi-Figure Artworks

MIRAGE：一种面向多人物艺术品 grounded 探索的微交互关系架构

Jui-Cheng Chiu, Yu-Chao Wang, Shengyang Luo, Tongyan Wang, Qi Yang, Nabin Khanal, Yingjie Victor Chen

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 MIRAGE通过构建结构化中间表示，提升多人物艺术品中微交互的识别与解释，增强身份一致性并减少关系幻觉。

Comments 14 pages (11 pages main text), 6 figures, 1 table

BVI-Mamba: Video Enhancement Using a Visual State-Space Model for Low-Light and Underwater Environments

BVI-Mamba：利用视觉状态空间模型进行低光和水下环境视频增强

Guoxi Huang, Ruirui Lin, Yini Li, David R. Bull, Nantheera Anantrasirichai

机构 * Visual Information Laboratory, University of Bristol（布里斯托大学视觉信息实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出BVI-Mamba框架，通过视觉状态空间模型减少内存和计算时间，采用特征对齐和增强模块提升低光和水下视频质量，实验显示其优于Transformer和卷积模型。

CineAGI: Character-Consistent Movie Creation through LLM-Orchestrated Multi-Modal Generation and Cross-Scene Integration

CineAGI：通过LLM协同多模态生成与跨场景整合实现角色一致的电影创作

Tianyidan Xie, Zhentao Huang, Mingjie Wang, Xin Huang, Jun Zhou, Minglun Gong, Zili Yi

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 CineAGI通过多代理叙事合成模块、角色中心流水线和分层音视频同步机制，提升电影创作的一致性和质量，实现40%的整体一致性提升。

Comments Accepted to ICME 2026

DextER: Language-driven Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning

DextER：基于语言的灵巧抓取生成与具身推理

Junha Lee, Eunha Park, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Technology（釜山科学技术大学） ； RLWRLD 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 DextER通过具身推理生成灵巧抓取，结合任务语义与物理约束，提升抓取成功率与意图对齐度。

Comments CVPR 2026, Project page: https://junha-l.github.io/dexter/

Geopolitical Barriers to Globalization

地缘政治对全球化的影响

Tianyu Fan, Mai Wo, Wei Xiang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 地缘政治恶化抵消了关税自由化促进贸易的效果，导致2007年后贸易全球化放缓，双边地缘政治对齐提升可使贸易增长22%，福利效应不均。

MotionHiFlow: Text-to-motion via hierarchical flow matching

MotionHiFlow：通过分层流匹配实现文本到运动

Heng Li, Xiaotong Lin, Ling-An Zeng, Yulei Kang, Shuai Li, Jian-Fang Hu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shandong University（山东大学） ； Guangdong Province Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 MotionHiFlow通过分层流匹配框架生成运动，结合文本-运动扩散变压器和拓扑感知运动VAE，实现结构依赖建模，提升语义对齐和细节精度。

Comments accepted to CVPR 2026

Unified Multi-Foundation-Model Slide Representation for Pan-Cancer Recognition and Text-Guided Tumor Localization

统一多基础模型滑片表示用于泛癌症识别和文本引导的肿瘤定位

Tianyang Wang, Ziyu Su, Abdul Rehman Akbar, Usama Sajjad, Lina Gokhale, Charles Rabolli, Wei Chen, Anil Parwani, Muhammad Khalid Khan Niazi

机构 * Department of Pathology, College of Medicine, The Ohio State University Wexner Medical Center（病理学系，医学学院，俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心） ； Department of Biomedical Engineering, The Ohio State University（生物医学工程系，俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出ASTRA框架，通过整合异构基础模型表示，结合结构化病理标注字段，实现统一的滑片表示学习，支持多类别分类和文本引导的肿瘤定位。

Structural and Disentangled Adaptation of Large Vision Language Models for Multimodal Recommendation

大型视觉语言模型的结构和解耦适应用于多模态推荐

Zhongtao Rao, Peilin Zhou, Dading Chong, Zhiwei Chen, Shoujin Wang, Nan Tang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出SDA框架，通过跨模态结构对齐和模态解耦适应，解决多模态推荐中表示不一致和梯度冲突问题，实验显示在三个Amazon数据集上提升了推荐性能。

Comments Accepted to SIGIR '26

Machine Learning in the 2HDM2S model for Dark Matter

在2HDM2S模型中利用机器学习进行暗物质研究

Rafael Boto, Tiago P. Rebelo, Jorge C. Romão, João P. Silva

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文探讨了2HDM2S模型的真空结构、边界条件及实验约束，通过机器学习方法高效搜索可行的暗物质参数空间。

Comments 36 pages, 7 figures. Published in JHEP

Journal ref J. High Energ. Phys. 2026, 195 (2026)