大模型对齐与安全

BiSpikCLM: A Spiking Language Model integrating Softmax-Free Spiking Attention and Spike-Aware Alignment Distillation

BiSpikCLM: 一种整合无Softmax脉冲注意力和脉冲感知对齐蒸馏的脉冲语言模型

Sihang Guo, Chenlin Zhou, Jiaqi Wang, Kehai Chen, Qingyan Meng, Zhengyu Ma

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen, China（电子工程学院，深圳研究生院，北京大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 BiSpikCLM是首个完全二进制脉冲MatMul-free因果语言模型，通过无Softmax脉冲注意力和脉冲感知对齐蒸馏实现高效训练，显著降低计算成本。

Breaking the Reasoning Horizon in Entity Alignment Foundation Models

突破实体对齐基础模型中的推理地平线

Yuanning Cui, Zequn Sun, Wei Hu, Kexuan Xin, Zhangjie Fu

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University（南京大学健康数据科学国家研究院） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Engineering Research Center of Digital Forensics, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学数字取证工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于并行编码策略的实体对齐基础模型，通过局部锚点引导信息流和合并关系图，有效解决实体对齐中长距离依赖捕捉问题，验证了模型在未见过的知识图谱上的强泛化能力。

COAL: Counterfactual and Observation-Enhanced Alignment Learning for Discriminative Referring Multi-Object Tracking

COAL: 基于反事实和观察增强的对齐学习用于判别性参照多目标跟踪

Shukun Jia, Shiyu Hu, Yipei Wang, Ximeng Cheng, Yichao Cao, Xiaobo Lu

机构 * School of Automation, Southeast University, Nanjing, China（东南大学自动化学院，南京，中国） ； Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education, Nanjing, China（工程复杂系统测量与控制国家重点实验室，教育部，南京，中国） ； School of Physical & Mathematical Sciences, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学物理与数学科学学院，新加坡） ； Big Data Institute, Central South University, Changsha, China（中南大学大数据研究院，长沙，中国） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 COAL通过知识正则化解决RMOT中高判别性需求与稀疏语义监督的矛盾，引入显式语义注入和反事实学习提升多目标跟踪的判别能力。

RAPO++: Cross-Stage Prompt Optimization for Text-to-Video Generation via Data Alignment and Test-Time Scaling

RAPO++: 通过数据对齐和测试时缩放实现文本到视频生成的跨阶段提示优化

Bingjie Gao, Qianli Ma, Xiaoxue Wu, Shuai Yang, Guanzhou Lan, Haonan Zhao, Jiaxuan Chen, Qingyang Liu, Yu Qiao, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Li Niu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 RAPO++通过数据对齐和测试时缩放，结合训练数据对齐、测试时迭代缩放和大语言模型微调，提升文本到视频生成效果，无需修改生成基础模型。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2504.11739

Fusion-fission forecasts when AI will shift to undesirable behavior

人工智能行为从有益转向有害的融合-分裂预测

Neil F. Johnson, Frank Yingjie Huo

机构 * Physics Department, The George Washington University（乔治华盛顿大学物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于群体动力学的预测方法，可预测人工智能行为从有益转向有害的转变，通过数学推导和六种独立测试验证其有效性，适用于多种AI架构。

Training and Evaluating Language Models with Template-based Data Generation

基于模板的数据生成训练和评估语言模型

Yifan Zhang

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Template-based Data Generation方法，通过生成高质量数学问题及可验证解，解决大语言模型在复杂推理任务中的数据稀缺问题，并引入TemplateMath Part I: TemplateGSM数据集。

Comments Published in ICLR 2025 DATA-FM Workshop. Project Page: https://github.com/iiis-ai/TemplateMath

Quotient-Space Diffusion Models

商空间扩散模型

Yixian Xu, Yusong Wang, Shengjie Luo, Kaiyuan Gao, Tianyu He, Di He, Chang Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China（一般人工智能国家重点实验室，北京大学，北京，中国） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学，武汉，中国） ； Microsoft Research Asia, Beijing, China（微软亚洲研究院，北京，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出商空间扩散模型，通过处理对称性来提升生成模型性能，优于等变模型和对齐方法，在分子结构生成中表现更佳。

Comments ICLR 2026 Oral Presentation; 43 pages, 5 figures, 6 tables; ICLR 2026 Camera Ready version

A cross-species neural foundation model for end-to-end speech decoding

跨物种神经基础模型用于端到端语音解码

Yizi Zhang, Linyang He, Chaofei Fan, Tingkai Liu, Han Yu, Trung Le, Jingyuan Li, Scott Linderman, Lea Duncker, Francis R Willett, Nima Mesgarani, Liam Paninski

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Microsoft（微软公司） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出端到端BraIn-to-Text框架，通过单个可微神经网络将神经活动转化为连贯句子，利用跨任务、跨物种预训练神经编码器提升语音解码性能，降低词错误率至10.22%。

AMiD: Knowledge Distillation for LLMs with $α$-mixture Assistant Distribution

AMiD: 基于 α-混合助手分布的大型语言模型知识蒸馏

Donghyeok Shin, Yeongmin Kim, Suhyeon Jo, Byeonghu Na, Il-Chul Moon

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国先进科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出AMiD框架，通过引入α-混合助手分布解决LLM知识蒸馏中的容量差距和训练不稳定问题，提供更广泛的理论基础和更稳定的训练效果。

Comments The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

The Moltbook Observatory Archive: an incremental dataset of agent-only social network activity

Moltbook观测站档案：一个仅由智能体生成的社会网络活动增量数据集

Sushant Gautam, Annika W. Olstad, Klas H. Pettersen, Michael A. Riegler

机构 * Simula Metropolitan Center for Digital Engineering (SimulaMet)（Simula数字工程中心（SimulaMet）） ； Oslo Metropolitan University（奥斯陆大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文介绍了Moltbook观测站档案，一个记录仅由智能体生成的社会网络活动的增量数据集，包含78天的平台活动数据，包含261万条帖子和121万条评论，用于研究多智能体通信和自主智能体在线环境中的安全现象。

Comments 12 pages, 5 figures

Exploring Geographic Relative Space in Large Language Models through Activation Patching

通过激活修补探索大语言模型中的地理相对空间

Stef De Sabbata, Rahul Baiju, Stefano Mizzaro, Kevin Roitero

机构 * School of Geography, Geology and the Environment, University of Leicester, UK（地理、地质与环境学院，莱斯特大学，英国） ； Department of Mathematics, Computer Science and Physics, University of Udine, Italy（数学、计算机科学与物理系，乌迪内大学，意大利） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型处理地理相对空间的机制，通过激活修补技术揭示其内部运作，提升地理应用的安全性与可靠性。

Do Language Models Align with Brains? Prediction Scores Are Not Enough

语言模型与大脑对齐吗？预测分数并不足够

Xiao Jia

机构 * School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 本文通过L-PACT框架评估语言模型与大脑的对齐性，发现预测分数不足以支持两者对齐的结论，所有测试结果均被控制条件解释。

Comments 39 pages, 4 main figures, 6 supplementary figures

LATERN: Test-Time Context-Aware Explainable Video Anomaly Detection

LATERN：测试时上下文感知的可解释视频异常检测

Mitchell Piehl, Muchao Ye

机构 * The University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出LATERN框架，通过上下文感知模块和递归证据聚合模块提升视频异常检测的准确性和解释一致性。

Towards Continuous Sign Language Conversation from Isolated Signs

从孤立手势构建连续手语对话

Youngmin Kim, Kyobin Choo, Jiwoo Park, Minseo Kim, Chanyoung Kim, Junhyeok Kim, Seong Jae Hwang

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG Electronics（LG电子） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出通过构建连续手语对话来解决手语翻译模型词汇覆盖不足和泛化能力弱的问题，引入了SignaVox-W和SignaVox-U数据集，并采用检索引导的语音到词组翻译和BRAID模型实现结构匹配。

Agentic AI in Industry: Adoption Level and Deployment Barriers

工业中的代理AI：采用级别与部署障碍

Spyridon Alvanakis Apostolou, Jan Bosch, Helena Holmström Olsson

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 研究通过16次访谈，揭示工业组织代理AI的采用现状及部署障碍，发现能力与部署验证存在差距，主要障碍包括LLM上下文窗口限制、专有语言性能不足、非确定性与数据保密问题。

Comments 16 pages

Medical Report Generation: A Hierarchical Task Structure-Based Cross-Modal Causal Intervention Framework

医学报告生成：基于层次任务结构的跨模态因果干预框架

Yucheng Song, Yifan Ge, Junhao Li, Zhining Liao, Zhifang Liao

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出HTSC-CIF框架，通过层次任务分解解决医学报告生成中领域知识不足、跨模态对齐差和虚假相关性三大问题，提升生成效果。

Comments Due to issues with the training epochs and training strategy in our paper, there are numerical errors in the result comparison table presented in the preprint. Therefore, we have decided to withdraw the manuscript for further revision