大模型对齐与安全

CodeBind: Decoupled Representation Learning for Multimodal Alignment with Unified Compositional Codebook

CodeBind: 一种用于多模态对齐的解耦表示学习框架

Zeyu Chen, Jie Li, Kai Han

机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（视觉人工智能实验室，香港大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 CodeBind通过统一的组合代码本设计优化多模态表示空间，解决了传统方法在跨模态信息差异和数据稀缺导致的对齐空间不足问题，实现了多模态分类和检索任务中的最佳性能。

Comments ACL 2026 Findings; Project page: https://visual-ai.github.io/codebind

Individual utilities of life satisfaction reveal inequality aversion unrelated to political alignment

个体生活满意度的效用揭示了与政治立场无关的不平等厌恶

Crispin Cooper, Ana Fredrich, Tommaso Reggiani, Wouter Poortinga

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 研究通过实验探讨了社会福利优先级和公平与个人幸福之间的权衡，发现个体对社会生活满意度不平等的厌恶与政治立场无关，挑战了平均生活满意度作为政策指标的使用，支持非线性效用替代方案的发展。

Comments 28 pages, 4 figures. Replacement adds link to version of record

Journal ref Social Indicators Research 183, 12 (2026)

Temporal Task Diversity: Inductive Biases Under Non-Stationarity in Synthetic Sequence Modelling

时间任务多样性：非平稳性下的归纳偏置

Afiq Abdillah Effiezal Aswadi, Oliver Britton, Ross Baker, Matthew Farrugia-Roberts

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract,comments)；分类 cs.LG；AI safety(comments)

AI总结 研究探讨了在合成序列建模中，任务分布随时间变化对深度学习模型归纳偏置的影响，发现任务分布的多样性增强了模型对泛化而非记忆的偏好。

Comments Presented at Technical AI Safety Conference (TAIS), Oxford, May 2026. Code available at https://github.com/matomatical/temporal-task-diversity

Toward Robust Multilingual Adaptation of LLMs for Low-Resource Languages

迈向低资源语言LLM鲁棒多语言适应

Haolin Li, Haipeng Zhang, Mang Li, Yaohua Wang, Lijie Wen, Yu Zhang, Biqing Huang

机构 * Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学自动化系） ； Alibaba International Digital Commerce Group, Beijing, China（阿里巴巴国际数字 commerce 集团） ； School of Software, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学软件学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出LiRA框架，通过轻量级微调实现低资源语言LLM的鲁棒多语言适应，结合Arca和LaSR组件提升跨语言语义一致性与表示稳定性。

Comments Accepted by ICML 2026

PIMSM: Physics-Informed Multi-Scale Mamba for Stable Neural Representations under Distribution Shift

PIMSM：基于物理的多尺度Mamba用于在分布偏移下稳定的神经表示

Sangyoon Bae, Shinjae Yoo, Jiook Cha

机构 * Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence（人工智能交叉学科项目） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Computational Science Initiative（计算科学倡议） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁赫斯国家实验室） ； Department of Psychology（心理学系） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出PIMSM，一种基于物理的多尺度Mamba架构，通过时间尺度对齐提升科学基础模型在分布偏移下的鲁棒性和表示稳定性，实验证明其在fMRI和气象预测中的有效性。

Comments 9 pages, 2 figures

Equilibrium Selection in Multi-Agent Policy Gradients via Opponent-Aware Basin Entry

通过对手感知盆地入口进行多智能体策略梯度的均衡选择

Yevhen Shcherbinin, Arina Redina, Maxim Kalpin, Vlad Kochetov

机构 * Bloomsbury Technology（布洛姆斯伯里技术） ； London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Johannes Kepler University Linz（林茨约翰尼斯·开普勒大学） ； Odesa Polytechnic National University（敖德萨国立技术大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了多智能体策略梯度方法在局部收敛到稳定纳什均衡时的均衡选择问题，提出通过对手感知的盆地入口概率机制来提升目标均衡集的进入概率，并通过实验验证了该机制在合作盆地中的有效性。

Zero-Shot Scalable Resilience in UAV Swarms: A Decentralized Imitation Learning Framework with Physics-Informed Graph Interactions

无人机群中的零样本可扩展韧性：一种带有物理信息图交互的去中心化模仿学习框架

Huan Lin, Lianghui Ding

机构 * Institute of Image Communication and Network Engineering, School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University（图像通信与网络工程研究所，集成电路学院，上海交通大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种去中心化模仿学习框架，通过物理信息图神经网络编码局部交互，实现无人机群在大规模故障和碎片化拓扑下的鲁棒恢复。

FUNCanon: Learning Pose-Aware Action Primitives via Functional Object Canonicalization for Generalizable Robotic Manipulation

FUNCanon: 通过功能对象规范化学习姿态感知的动作原语以实现通用的机器人操作

Hongli Xu, Lei Zhang, Xiaoyue Hu, Boyang Zhong, Kaixin Bai, Zoltán-Csaba Márton, Zhenshan Bing, Zhaopeng Chen, Alois Christian Knoll, Jianwei Zhang

机构 * TAMS (Technical Aspects of Multimodal Systems), Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学院TAMS（多模态系统技术）） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Agile Robots SE（敏捷机器人有限公司） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FUNCanon框架，通过功能对象规范化学习姿态感知的动作原语，以实现通用的机器人操作，该方法将长周期操作任务分解为由主体、动词和对象定义的动作片段，从而提升策略的可组合性和可重用性。

Comments project website: https://sites.google.com/view/funcanon, 11 pages

Voices in the Loop: Mapping Participatory AI

循环中的声音：参与式AI的映射

Rashid Mushkani

机构 * Right to AI（人工智能权利） ； Mila -- Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了参与式AI在公共、公民和人道主义领域的应用，提出了一个开放的参与式AI倡议存储库和交互式地图集，通过整合Maga~na和Shilton的可信AI语料库以及额外的审计案例，揭示了参与式AI在地理分布、参与层级、生命周期、组织形式、验证状态和文档缺口等方面的模式，并展示了如何通过版本发布、记录链接的问题和注释通道、模式反馈流程和删除或限制披露请求来实现参与式AI基础设施的设计和治理框架。

Comments Accepted to The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25--28, 2026, Montreal, QC, Canada

MindMelody: A Closed-Loop EEG-Driven System for Personalized Music Intervention

MindMelody：一种基于EEG的闭环个性化音乐干预系统

Yimeng Zhang, Yueru Sun, Haoyu Gu, Zhanpeng Jin

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MindMelody系统，通过EEG信号实时生成个性化音乐，结合Transformer-GNN和RAG-LLM实现情绪感知与音乐生成的闭环控制，提升情感适应性与用户参与度。