大模型对齐与安全

Chronicle: A Multimodal Foundation Model for Joint Language and Time Series Understanding

Chronicle：一种用于联合语言和时间序列理解的多模态基础模型

Paul Quinlan, Jeremy Levasseur, Qingguo Li, Xiaodan Zhu

机构 * InertialAI ； Department of Electrical and Computer Engineering, Queen’s University（皇后大学电气与计算机工程系） ； Department of Mechanical and Materials Engineering, Queen’s University（皇后大学机械与材料工程系） 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Chronicle，一种联合训练语言和时间序列的多模态基础模型，通过统一架构实现两者共享参数，从而在多个任务上取得了优异表现。

Time-Prompt: Integrated Heterogeneous Prompts for Unlocking LLMs in Time Series Forecasting

Time-Prompt: 集成异构提示以解锁时间序列预测中的LLM

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li

机构 * Central South University, Changsha, China（中南大学，长沙，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Time-Prompt框架，通过构建统一的提示范式、设计语义空间嵌入和跨模态对齐模块以及高效微调LLM参数，提升时间序列预测性能，并在碳排放数据集上验证其有效性。

Comments Accepted at IJCNN 2026

LLM Pretraining Shapes a Generalizable Manifold: Insights into Cross-Modal Transfer to Time Series

LLM预训练塑造了可泛化的流形：跨模态迁移至时间序列的洞察

Alexis Roger, Prateek Humane, Zhenghan Tai, Gwen Legate, Andrei Mircea, Vasilii Feofanov, Irina Rish

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康科迪亚大学） ； com（42.com） 纠错

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

AI总结 研究探讨了语言预训练的Transformer能否成为有效的时序预测器，并揭示了跨模态迁移的机制，指出预训练构建了流形，微调则将数值动态投影到任务相关方向。

MONET: A Massive, Open, Non-redundant and Enriched Text-to-image dataset

MONET：一个大规模、开放、非冗余且增强的文本到图像数据集

Benjamin Aubin, Gonzalo Iñaki Quintana, Onur Tasar, Sanjeev Sreetharan, Urszula Czerwinska, Damien Henry, Clément Chadebec

机构 * Jasper Research（Jasper研究） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MONET数据集，通过多阶段过滤和增强，提供高质量的文本到图像数据，以降低大规模可重复研究的门槛。

Prediction of Challenging Behaviors Associated with Profound Autism in a Classroom Setting Using Wearable Sensors

使用可穿戴传感器预测课堂环境中与深度自闭症相关的行为问题

Yadhu Kartha, Conor Anderson, Jenny Foster, Theresa Hamlin, Johanna Lantz, Ryan Lay, Juergen Hahn, Gari D. Clifford, Hyeokhyen Kwon

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； The Center For Discovery（发现中心） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Georgia Institute of Technology, Emory University（佐治亚理工学院与埃默里大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过可穿戴传感器和机器学习方法，在真实课堂环境中预测自闭症深度患者的行为问题，展示了在教育环境中提前10分钟预测行为问题的可行性，并实现了AUC-ROC为0.78的准确率。

AFD-INSTRUCTION: A Comprehensive Antibody Instruction Dataset with Functional Annotations for LLM-Based Understanding and Design

AFD-INSTRUCTION: 一个全面的抗体指令数据集，具有功能注解，用于基于LLM的理解和设计

Ling Luo, Wenbin Jiang, Hongyuan Chang, Xinkang Wang, Xushi Zhang, Yueting Xiong, Mengsha Tong, Rongshan Yu

机构 * National Institute for Data Science in Health and Medicine（健康医学数据科学国家研究院） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； School of Life Sciences（生命科学学院） ； School of Informatics（信息学院） ； State Key Laboratory of Vaccines for Infectious Diseases（传染病疫苗国家重点实验室） ； Xiang An Biomedicine Laboratory（翔安生物医学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AFD-INSTRUCTION数据集，通过功能注解提升LLM在抗体理解与设计中的性能，为抗体建模和治疗发现提供新基础。

SAM-Sode: Towards Faithful Explanations for Tiny Bacteria Detection

SAM-Sode：迈向微小细菌检测的可信解释

Wanying Tan, Shuo Yan, Dazhi Huang, Yazheng Liu, Zili Shao, Rufeng Chen, Hechang Chen, Mude Shi, Tianxing Ji, Sihong Xie

机构 * Shenzhen University, Shenzhen, China The Second Affiliated Hospital, Guangzhou Medical University, Guangzhou, China The Hong Kong University of Science ； Technology (Guangzhou), Guangzhou, China Jilin University, Changchun, China Guangdong ACXEL Micro \& Nano Tech Co., Ltd., Guangzhou, China 纠错

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

AI总结 本文提出SAM-Sode框架，通过几何感知提示和双约束机制提升微小细菌检测的解释性与透明度，有效抑制背景冗余并增强决策透明度。

Comments 10 pages, 4 figures, conference paper

SURF: Steering the Scalarization Weight to Uniformly Traverse the Pareto Front

SURF: 通过调整标量化权重以均匀遍历帕累托前沿

Liuyuan Jiang, Chentong Huang, Lisha Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出SURF方法，通过调整标量化权重以实现帕累托前沿的均匀覆盖，解决了传统标量化方法在多目标优化中导致非均匀覆盖的问题。

MoRe: Modular Representations for Principled Continual Representation Learning on Sequential Data

MoRe：模块化表示用于序列数据的原理化持续表示学习

Jiaqi Sun, Boyang Sun, Rasmy M. H., Xiangchen Song, Kun Zhang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·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.LG

AI总结 本文提出MoRe框架，通过模块化表示方法实现序列数据的原理化持续学习，其核心贡献是通过分解知识为可识别的模块层级，实现模块的重用、对齐和扩展，从而在保持旧模块的同时提升模型的可塑性和稳定性。

DiM\textsuperscript{3}: Bridging Multilingual and Multimodal Models via Direction- and Magnitude-Aware Merging

DiM\textsuperscript{3}: 通过方向和幅度感知融合连接多语言和多模态模型

Zijing Wang, Mingyang Wang, Ercong Nie, Yongkang Liu, Shi Feng, Mengjie Zhao, Daling Wang, Xiaocui Yang, Hinrich Schütze

机构 * Northeastern University, China（东北大学，中国） ； CIS, LMU Munich, Germany（慕尼黑莱布尼茨大学计算机学院，德国） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML），德国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） 纠错

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

AI总结 本研究提出DiM3方法，通过在共享语言模型骨干中融合残差更新，实现多语言和多模态能力的无缝整合，从而提升多语言性能并保持多模态能力。

A Differentiable Measure of Algebraic Complexity: Provably Exact Discovery of Group Structures

一种可微的代数复杂性度量：证明精确发现群结构

Dongsung Huh, Lior Horesh, Halyun Jeong

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； IBM Research（IBM研究院） ； University at Albany, SUNY（阿尔巴尼大学，SUNY） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可微的代数复杂性度量，通过Cayley表完成问题，证明了通过超立方体操作符张量分解可以精确发现群结构，解决了Huh(2025)的核心开放猜想。

Comments 29 pages, 3 figures. All theoretical conjectures are formally proven as theorems and verified in Lean 4. v4: Minor typographical corrections

Modeling Emotional Dynamics in Agent-to-Agent Interactions on Moltbook

在Moltbook上代理间交互中情感动态建模

Syed Mhamudul Hasan, Abdur R. Shahid

机构 * Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了Moltbook中代理间交互的情感动态，提出了一种情感感知框架，用于将文本交互映射到预定义的细粒度情感类别，提取结构化的情感档案，并引入了基于情感的Persona-Stimulus-Reaction（PSR）领域来评估行为可靠性。

AI-Assisted Competency Assessment from Egocentric Video in Simulation-Based Nursing Education

基于仿真护理教育的自主学习能力评估：通过第一人称视频进行AI辅助评估

Hanchen David Wang, Yilin Liu, Madison J. Lee, Surya Chand Rayala, Gautam Biswas, Daniel T. Levin, Meiyi Ma

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于第一人称视频的AI辅助评估框架，通过提取动作时间线、序列特征和识别指标，发现识别准确率与能力之间存在负相关关系，表明识别准确率可以作为自动化评估中的教学信息信号。

Comments Accepted at CVPR Workshop

SurgOnAir: Hierarchy-Aware Real-Time Surgical Video Commentary

SurgOnAir: 基于层次感知的实时手术视频评论

Jingyi He, Yue Zhou, Long Bai, Kun Yuan, Nassir Navab, Yuan Bi

机构 * Computer Aided Medical Procedures (CAMP), TU Munich, Germany Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich, Germany University of Strasbourg, France The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本研究提出SurgOnAir，一种流式视觉-语言模型，通过层次化数据集实现对手术流程多层级的实时理解与评论生成，提升手术过程中的即时响应能力。

Resolving Long-Tail Ambiguity in Unsupervised 3D Point Cloud Segmentation with Language Priors

通过语言先验解决无监督3D点云分割中的长尾歧义

Siqi Wei, Hongbin Xu, Feng Xiao, Tian Lan, Chun Li, Ming Li, Qiuxia Wu

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Bytedance（字节跳动） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出LangTail框架，利用语言模型中的平衡世界知识来缓解无监督3D分割中的长尾歧义问题，通过建立语言衍生语义先验与视觉上不常见的小类之间的多级关联，提升小类的表示能力，实验表明在ScanNet-v2、S3DIS和nuScenes数据集上均取得显著提升。

Comments In submission. The code will be released at: https://github.com/Whisky0129/langtail_official

MAPLE: Latent Multi-Agent Play for End-to-End Autonomous Driving

MAPLE：基于潜在空间的多智能体交互用于端到端自动驾驶

Rajeev Yasarla, Deepti Hegde, Hsin-Pai Cheng, Shizhong Han, Yunxiao Shi, Meysam Sadeghigooghari, Hanno Ackermann, Litian Liu, Pranav Desai, Fatih Porikli, Mohammad Ghavamzadeh, Hong Cai

机构 * Qualcomm AI Research（英矽人工智能研究） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出MAPLE框架，通过在视觉-语言-动作模型的潜在空间中实现反应式多智能体滚动，以解决传统模仿学习框架下闭环设置中模型易碎的问题，通过监督微调和强化学习结合多样性奖励，实现了可扩展且无需外部模拟器的闭环训练，提升了端到端自动驾驶系统的鲁棒性。

Comments 19 pages, 9 figures

Can social media shape the security of next-generation connected vehicles?

社交媒体能否塑造下一代联网车辆的安全性？

Nicola Scarano, Luca Mannella, Alessandro Savino, Stefano Di Carlo

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种社交媒体汽车威胁情报（SOCMATI）框架，用于评估汽车网络安全中的潜在威胁，通过利用先进的情报技术和机器学习模型从社交媒体中提取有价值的信息，以提高威胁评估流程。

Comments Position paper, four pages, two images

Journal ref Proceeding of the 2024 IEEE 30th International Symposium on On-Line Testing and Robust System Design (IOLTS)

FACET: Teacher-Centred LLM-Based Multi-Agent Systems-Towards Personalized Educational Worksheets

FACET：以教师为中心的基于大语言模型的多智能体系统——向个性化教育工作表迈进

Jana Gonnermann-Müller, Jennifer Haase, Konstantin Fackeldey, Sebastian Pokutta

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出FACET框架，一种面向教师的基于大语言模型的多智能体系统，旨在生成整合学习者认知和动机维度的个性化课堂材料，通过三个专门智能体实现，展示了多智能体LLM架构在异质课堂环境中的规模化、情境感知个性化潜力。