大模型对齐与安全

TouchAI: Exploring human-AI perceptual alignment in touch through language model representations

TouchAI: 探索通过语言模型表示的触觉人机感知对齐

Shu Zhong, Elia Gatti, Youngjun Cho, Marianna Obrist

机构 * Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过'textile hand'任务研究大型语言模型在触觉感知对齐中的表现，发现不同织物样本的对齐程度差异显著，揭示了人机感知对齐的挑战与潜力。

Comments Accepted at IJHCS

Journal ref International Journal of Human-Computer Studies 210 (2026) 103765

MAIC-UI: Making Interactive Courseware with Generative UI

MAIC-UI: 用生成式UI制作交互式课程ware

Shangqing Tu, Yanjia Li, Keyu Chen, Sichen Zhang, Jifan Yu, Daniel Zhang-Li, Lei Hou, Juanzi Li, Yu Zhang, Huiqin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 MAIC-UI通过零代码系统实现教育者快速编辑交互式课程ware，采用多模态知识分析、生成-验证-优化流程和点击定位编辑技术，提升教学效果和学习公平性。

Comments You can try our demo at https://open.maic.chat/

Tabular Data with Class Imbalance: Predicting Electric Vehicle Crash Severity with Pretrained Transformers (TabPFN) and Mamba-Based Models

表格数据中的类别不平衡：利用预训练转换器（TabPFN）和Mamba-based模型预测电动汽车碰撞严重程度

Shriyank Somvanshi, Pavan Hebli, Gaurab Chhetri, Subasish Das

机构 * College of Science and Engineering, Texas State University, San Marcos, Texas, USA（科学与工程学院，德克萨斯州立大学，圣马科斯，德克萨斯州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种深度表格学习框架，利用真实世界碰撞数据预测电动汽车碰撞严重程度，通过SMOTEENN处理类别不平衡问题，评估了TabPFN、MambaNet和MambaAttention三种模型，发现MambaAttention在严重伤害分类上表现更优。

Comments This is the author's preprint version of a paper accepted for presentation at the 24th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2025), December 3-5, 2025, Florida, USA. The final published version will appear in the official IEEE proceedings. Conference site: https://www.icmla-conference.org/icmla25/

Learning from Medical Entity Trees: An Entity-Centric Medical Data Engineering Framework for MLLMs

从医学实体树学习：一种以实体为中心的医疗数据工程框架用于多模态大语言模型

Jianghang Lin, Haihua Yang, Deli Yu, Kai Wu, Kai Ye, Jinghao Lin, Zihan Wang, Yuhang Wu, Liujuan Cao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University, China（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学，中国） ； ByteDance（字节跳动） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出以实体为中心的医疗数据工程框架，通过构建医学实体树，提升多模态大语言模型在医疗领域的表现，通过实体引导检索、双重过滤和知识感知数据合成等方法，增强模型处理复杂临床问题的能力。

S-SONDO: Self-Supervised Knowledge Distillation for General Audio Foundation Models

S-SONDO：基于自监督的知识蒸馏用于通用音频基础模型

Mohammed Ali El Adlouni, Aurian Quelennec, Pierre Chouteau, Geoffroy Peeters, Slim Essid

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

AI总结 S-SONDO通过仅利用输出嵌入进行知识蒸馏，实现对通用音频模型的高效压缩，保留96%性能，适用于嵌入式教师模型。

Comments Accepted at IEEE ICASSP 2026. 5 pages, 2 figures, 3 tables. Equal contribution by first two authors. Code: https://github.com/MedAliAdlouni/ssondo | Models: https://huggingface.co/mohammedali2501/ssondo | Package: https://pypi.org/project/ssondo/

How RL Unlocks the Aha Moment in Geometric Interleaved Reasoning

如何通过强化学习解锁几何交错推理中的顿悟时刻

Xiangxiang Zhang, Caijun Jia, Siyuan Li, Dingyu He, Xiya Xiong, Zheng Sun, Honghao He, Yuchen Wu, Bihui Yu, Linzhuang Sun, Cheng Tan, Jingxuan Wei

机构 * ByteDance（字节跳动） ； Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（沈阳计算技术研究所，中国科学院） ； Westlake University（西交大学） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education（教育部计算能力网络与信息安全重点实验室） ； Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan)（山东省计算机科学中心（济南国家超算中心）） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院）） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在几何交错推理中，通过强化学习框架Faire克服传统监督微调的局限性，实现更深层次的因果对齐，从而提升推理性能。

Should I Replan? Learning to Spot the Right Time in Robust MAPF Execution

应该重新规划吗？学习在鲁棒MAPF执行中找到合适的时间

David Zahrádka, David Woller, Denisa Mužíková, Miroslav Kulich, Libor Přeučil

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出利用全连接前馈神经网络预测延迟代理下的重新规划收益，通过设计基于ADG的特征描述鲁棒执行状态及潜在延迟影响，以减少延迟带来的影响。

Comments 8 pages, 10 figures. Submitted for double-blind review to IEEE

Ti-Audio: The First Multi-Dialectal End-to-End Speech LLM for Tibetan

Ti-Audio：首个多方言端到端藏语语音大模型

Jialing Wang, Yue Zhao, Yuhao Zhang, Jing Yu, Shaosai Li, Zhanchen Dai, Benyou Wang, Haizhou Li

机构 * Minzu University of China（中国民族大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出Ti-Audio，首个多方言端到端藏语语音大模型，通过动态Q-Former适配器和温度采样策略解决低资源多方言环境下的语音识别与翻译问题，实验显示其在藏语基准测试中达到最先进的性能。

When cardinals strategize: An agent-based model of influence and ideology for the papal conclave

当基数策略化：一个关于影响力和意识形态的代理模型，用于教皇选举会议

Nuno Crokidakis

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出并分析了两个基于代理的模型，研究教皇选举会议的动力学，探讨社会影响、战略投票和意识形态一致如何影响选举教皇所需时间。模型引入了意识形态集团，通过模拟发现意识形态极化会延迟选举，但较高的战略响应性可提高效率。

Comments 15 pages, 5 figures, to appear in Chaos, Solitons & Fractals

AI-Augmented Bibliometric Framework: A Paradigm Shift with Agentic AI for Dynamic, Snippet-Based Research Analysis

增强型文献计量框架：基于代理AI的范式转变用于动态、片段式研究分析

Adela Bara, Simona-Vasilica Oprea

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出一个生成式多代理AI框架，通过自然语言指令实现动态代码基文献计量分析，无需专业编程技能，支持多模态全文检索、代理探索和动态指标创建，突破传统工具的限制。