大模型对齐与安全

Harnesses for Inference-Time Alignment over Execution Trajectories

在执行轨迹上进行推理时间对齐的工具

Boyuan Wang, Bochao Li, Minghan Wang, Yuxin Tao, Fang Kong

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

AI总结 本文研究了在执行轨迹上进行推理时间对齐的工具设计，通过任务分解和引导执行机制来提高长期性能，发现工具设计中分解和引导的复杂性并不总是带来更好的结果，提出了任务分解和引导执行的两种机制，并通过合成实验和实际终端代理基准验证了这些发现。

From Parameters to Data: A Task-Parameter-Guided Fine-Tuning Pipeline for Efficient LLM Alignment

从参数到数据：一种任务参数引导的微调流水线用于高效的LLM对齐

Hao Chen, Qi Zhang, Liyao Li, Zhanming Shen, Wentao Ye, Lirong Gao, Ningtao Wang, Xing Fu, Xiaoyu Shen, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种任务参数引导的微调流水线，通过任务敏感的注意力头作为双指南，实现样本挖掘和结构剪枝，从而提高LLM对齐的效率。

Comments Accepted@ICML26, 28 pages, 11 figures, 26 tables

SegCompass: Exploring Interpretable Alignment with Sparse Autoencoders for Enhanced Reasoning Segmentation

SegCompass: 探索通过稀疏自编码器实现可解释对齐以增强推理分割

Zhenyu Lu, Liupeng Li, Jinpeng Wang, Haoqian Kang, Yan Feng, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Meituan, Beijing（美团，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SegCompass，一种通过稀疏自编码器实现可解释对齐的端到端模型，以提升推理分割的性能和可解释性。

Comments Accepted by CVPR 2026. 15 pages, 9 figures, 6 tables

Steins;Gate Drive: Semantic Safety Arbitration over Structured Futures for Latency-Decoupled LLM Planning

Steins;Gate Drive: 基于结构化未来语义安全仲裁的延迟解耦LLM规划

Anjie Qiu, Hans D. Schotten

机构 * Institute for Wireless Communication and Navigation（无线通信与导航研究所） ； RPTU University Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出SteinsGateDrive架构，通过延迟解耦规划与运行时架构，在保持安全边界的同时，将有效延迟从+3.07秒减少到-0.01秒，提升了自动驾驶的规划效率。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables, submitted to IEEE transaction of intelligent vehicles

Enhancing Multimodal Large Language Models for Safety-Critical Driving Video Analysis

增强多模态大语言模型以用于安全关键驾驶视频分析

Tomaso Trinci, Henrique Piñeiro Monteagudo, Leonardo Taccari

机构 * Verizon Connect 纠错

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

AI总结 本研究通过融合降采样视频帧与同步高频 telemetry 数据及专用计算机视觉模型的语义信息，提升多模态大语言模型在安全关键驾驶场景中的感知与推理能力，从而更准确地识别和描述现实驾驶中的安全关键事件。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2026)

Supervised Classification Heads as Semantic Prototypes: Unlocking Vision-Language Alignment via Weight Recycling

监督分类头作为语义原型：通过权重重用解锁视觉-语言对齐

David Méndez, Roberto Confalonieri, Natalia Díaz Rodríguez

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, DaSCI Institute, University of Granada, Granada, Spain（计算机科学与人工智能系，DaSCI研究所，格拉纳达大学，格拉纳达，西班牙） ； Department of Mathematics ``Tullio Levi-Civita'', University of Padova, Padova, Italy（托里利-西维塔数学系，帕多瓦大学，帕多瓦，意大利） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本文提出利用预训练视觉模型的分类头作为语义原型，通过权重重用实现视觉-语言对齐，提升跨模态检索、零样本和少样本分类任务的性能。

Kernel Alignment for Quantum Support Vector Machines Using Genetic Algorithms

使用遗传算法的量子支持向量机核的核对齐

Floyd M. Creevey, Jamie A. Heredge, Martin E. Sevior, Lloyd C. L. Hollenberg

专题命中 其他安全 ：alignment(title)

AI总结 本文提出了一种基于遗传算法的量子支持向量机核对齐方法，通过评估监督和无监督核损失函数对编码电路优化的影响，提高了分类准确率，并在金融、医疗和材料科学等领域展示了改进的机器学习性能。

Diagnosis Is Not Prescription: Linguistic Co-Adaptation Explains Patching Hazards in LLM Pipelines

诊断并非处方：语言共适应解释了LLM流水线中的修补危害

Yoon Jeonghun, Kim Dongchan

机构 * KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)（韩国科学技术院） ； NAVER Corp.（NAVER公司） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模块LLM代理失败时，诊断与修补之间的矛盾，发现路由模块虽为瓶颈，但注入修正示例反而降低性能，而修正查询重写模块则更有效，提出了语言合同假说解释这种现象。

Comments Preprint. Under review at EMNLP 2026 (ARR)

DualOptim+: Bridging Shared and Decoupled Optimizer States for Better Machine Unlearning in Large Language Models

DualOptim+: 联合与解耦优化器状态的桥梁以提升大语言模型中的机器反遗忘

Xuyang Zhong, Qizhang Li, Yiwen Guo, Chen Liu

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出DualOptim+，一种改进大语言模型中机器反遗忘的新优化框架，通过引入基础状态和delta状态，有效平衡遗忘与保留目标，同时提出8位量化变体以减少内存开销，实验表明其在多个任务中均表现出色。

Comments Accepted by ICML 2026

From monoliths to modules: Decomposing transducers for efficient world modelling

从整体到模块：分解转换器以实现高效的world建模

Alexander Boyd, Franz Nowak, David Hyland, Manuel Baltieri, Fernando E. Rosas

机构 * Department of Informatics, University of Sussex（Sussex大学信息学院） ； Beyond Institute for Theoretical Science (BITS)（理论科学研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Principles of Intelligent Behaviour in Biological and Social Systems (PIBBSS)（生物和社会系统智能行为原理研究所） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Araya Inc.（Araya公司） ； Sussex AI and Sussex Centre for Consciousness Science, University of Sussex（Sussex大学人工智能与意识科学中心） ； Centre for Complexity Science and Center for Psychedelic Research, Department of Brain Sciences, Imperial College London（复杂科学中心和迷幻研究中心，伦敦帝国理工学院脑科学系） ； Center for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford（幸福与人类繁荣中心，牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种分解复杂world建模的方法，通过转换器框架将世界模型分解为多个模块，从而提高计算效率并支持分布式推理，为AI安全和现实应用提供基础。

NaviAgent: Graph-Driven Bilevel Planning for Scalable Tool Orchestration

NaviAgent: 一种基于图的双层规划用于可扩展的工具编排

Yan Jiang, Hao Zhou, Lizhong GU, Tianlong Li, Ruinan Jin, Wanqi Zhou, Ai Han

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, USA（电气与计算机工程系，俄亥俄州立大学，美国） 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NaviAgent，一种基于图的双层规划框架，通过解耦任务规划与工具执行，提升大规模工具编排的可扩展性和鲁棒性，实验表明其在任务成功率和实际应用中表现优异。

Comments Accepted to ICML 2026

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

EdgeRazor: A Lightweight Framework for Large Language Models via Mixed-Precision Quantization-Aware Distillation

EdgeRazor: 一种通过混合精度量化感知蒸馏实现大语言模型轻量化的框架

Shu-Hao Zhang, Le-Tong Huang, Xiang-Sheng Deng, Xin-Yi Zou, Chen Wu, Nan Li, Shao-Qun Zhang, Zhi-Hua Zhou

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Microsoft AI（微软AI） 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EdgeRazor框架，通过混合精度量化感知蒸馏方法，在资源受限设备上部署大语言模型，实现了更高的压缩比和更高效的性能。

Beyond One-Size-Fits-All: Adaptive Subgraph Denoising for Zero-Shot Graph Learning with Large Language Models

超越一刀切：基于大语言模型的零样本图学习中的自适应子图去噪

Fengzhi Li, Liang Zhang, Yuan Zuo, Ruiqing Zhao, YanSong Liu, Yunfei Ma, Fanyu Meng, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（JIUTIAN研究） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； MIIT Key Laboratory of Data and Decision Intelligence（信息与决策智能重点实验室） ； Beihang University（北航） 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GraphSSR框架，通过自适应子图提取和去噪方法，解决传统图神经网络在零样本学习中泛化能力不足的问题，提升大语言模型在图推理任务中的表现。

Blind Spots in the Guard: How Domain-Camouflaged Injection Attacks Evade Detection in Multi-Agent LLM Systems

守卫中的盲区：如何域伪装注入攻击在多智能体大语言模型系统中逃避检测

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了在多智能体大语言模型系统中，域伪装注入攻击如何通过模仿目标文档的领域词汇和权威结构来逃避检测，揭示了检测器在静态和伪装负载之间的检测率差异（Camouflage Detection Gap, CDG），并展示了多智能体辩论架构对静态注入攻击的放大效应以及检测器增强的有限有效性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables. Submitted to EMNLP 2026 ARR cycle

X-Token: Projection-Guided Cross-Tokenizer Knowledge Distillation

X-Token: 通过投影引导的跨分词器知识蒸馏

Sharath Turuvekere Sreenivas, Adithyakrishna Venkatesh Hanasoge, Mingyu Yang, Ali Taghibakhshi, Saurav Muralidharan, Ashwath Aithal, Pavlo Molchanov

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出X-Token，一种通过投影引导的跨分词器知识蒸馏方法，解决传统方法在处理不同分词器间知识迁移时的不足，通过两个互补的损失函数改进知识蒸馏效果。

Visibility nowcasting in South Korea: a machine learning approach to class imbalance and distribution shift

韩国可见度现在预测：一种处理数据不平衡和分布偏移的机器学习方法

Bong Gyun Shin, Chan Sik Lee, Hyesun Suh

机构 * Department of AI Big Data（人工智能大数据系） ； Daejin University（大 Jain 大学） ； Department of Statistics and Actuarial Science（统计与精算科学系） ； Soongsil University（顺斯大学） ； College of Artificial Intelligence Convergence（人工智能融合学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种机器学习方法，用于预测韩国六个主要城市的大气可见度，通过SMOTENC和CTGAN处理数据不平衡，并结合机器学习和深度学习模型进行评估，发现训练与测试期间的分布偏移导致预测性能下降，强调了在时间序列数据上实施现在预测模型时考虑外部环境因素的重要性。

Comments Published in Theoretical and Applied Climatology

Journal ref Theoretical and Applied Climatology, vol. 157, art. no. 283, 2026

When Is Rank-1 Steering Cheap? Geometry, Granularity, and Budgeted Search

当秩-1引导廉价时是什么情况？几何学、粒度和预算化搜索

John T. Robertson, Jianing Zhu, Haris Vikalo, Zhangyang Wang

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文研究了秩-1引导在不同概念上的有效性差异，提出粒度和几何学是影响引导成本的关键因素，并介绍了GRACE框架来高效优化引导过程。

Comments Updated Abstract metadata

LANG: Reinforcement Learning for Multilingual Reasoning with Language-Adaptive Hint Guidance

LANG: 用于多语言推理的强化学习与语言自适应提示引导

Yuchun Fan, Bei Li, Peiguang Li, Yilin Wang, Yongyu Mu, Jian Yang, Xin Chen, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * NLP Lab, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室） ； Meituan Inc.（美团公司） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（牛译研所） 纠错

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

AI总结 本文提出LANG框架，通过语言条件提示引导非英语推理任务的探索，解决了多语言环境下强化学习在输入语言一致性与推理质量之间的权衡问题，提升了推理性能而不影响语言一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

LACO: Adaptive Latent Communication for Collaborative Driving

LACO：适应性潜在通信用于协同驾驶

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Dongman Lee

机构 * Korea Advanced Institute of Science & Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LACO，一种无需训练的潜在通信范式，通过迭代潜在推理、跨时间显著性归因和结构化语义知识蒸馏，解决协同驾驶中潜在通信的延迟和信息丢失问题，实验证明其在降低通信和推理延迟的同时保持了强大的协同驾驶性能。

Decoupling Endpoint and Semantic Transition Learning for Zero-Shot Composed Image Retrieval

解耦端点与语义转换学习以实现零样本复合图像检索

Mingyu Liu, Sihan Huang, Yijia Fan, Yinlin Yan, Quan Zhang, Jian-Fang Hu, Jianhuang Lai

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； 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（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)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种解耦端点与语义转换学习的方法DeCIR，用于零样本复合图像检索，通过构造配对的正向/反向编辑元组，训练独立的低秩文本适配器分支，并利用低秩方向合并（LRDM）将它们合并为一个可部署的适配器，从而提升了投影基于的零样本复合图像检索性能。

Structural Anchor Pruning: Training-Free Multi-Vector Compression for Visual Document Retrieval

结构锚点剪枝：用于视觉文档检索的无训练多向量压缩

Zhuchenyang Liu, Ziyu Hu, Yao Zhang, Yu Xiao

机构 * Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 本文提出结构锚点剪枝（SAP），一种无需训练的多向量压缩方法，通过保留评分、指导窗口选择和视觉入度中心性评分三个组件，在不进行模型参数调整的情况下，实现了超过90%的视觉token剪枝同时保持NDCG@5超过90%的性能。

Comments methodology revision and new title

MAP4TS: A Multi-Aspect Prompting Framework for Time-Series Forecasting with Large Language Models

MAP4TS: 一个用于基于大语言模型的时间序列预测的多方面提示框架

Suchan Lee, Jihoon Choi, Sohyeon Lee, Minseok Song, Bong-Gyu Jang, Hwanjo Yu, Soyeon Caren Han

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

AI总结 本文提出MAP4TS框架，通过将经典时间序列分析融入提示设计，提升大语言模型在时间序列预测中的性能，实验表明其在多个数据集上均优于现有方法。

Comments There is a error in modeling. Thereafter, paper will be revised and re-uploaded

Unveiling the Reasoning Process of Large Language Models

揭示大型语言模型的推理过程

Junjie Zhang, Zhen Shen, Xisong Dong, Gang Xiong

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文通过分析Transformer层中注意力头和层的信息转换，揭示了大型语言模型在数学和符号推理任务中，中间层将token级信息转化为可重用的关联结构的核心机制。

"Refactoring Runaway": Understanding and Mitigating Tangled Refactorings in Coding Agents for Issue Resolution

重构失控：理解并缓解编码代理中交织的重构

Zhao Tian, Zifan Zhang, Tao Xiao, Dong Wang, Masanari Kondo, Junjie Chen, Yasutaka Kamei

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文研究了编码代理在问题解决中交织重构的现象，通过实证分析发现代理重构的频率和强度低于人类开发者，提出了一种重构感知的精炼方法以提高编译性并解决未解决的问题。

Universal Skeleton Understanding via Differentiable Rendering and MLLMs

通过可微渲染和大语言模型实现通用骨架理解

Ziyi Wang, Peiming Li, Xinshun Wang, Yang Tang, Kai-Kuang Ma, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School, China（人工智能通用基础理论国家重点实验室，北京大学深圳研究生院，中国） ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University of Aeronautics（南京航空航天大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出SkeletonLLM，通过可微渲染将任意骨架序列转换为大语言模型的视觉模态，实现通用骨架理解，同时引入协同训练策略提升推理能力，展示了在开放词汇动作识别中的强泛化能力，并扩展到异构骨架格式的运动描述和问答任务。

Comments Accepted by ICML 2026

Deterministic vs. Probabilistic Summarisation: An Empirical Trade-off Study in Design Pattern Centric Java Code

确定性与概率性摘要：设计模式导向Java代码中的经验性权衡研究

Najam Nazar, Christoph Treude

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文通过对比确定性（基于启发式）和概率性（基于LLM）管道在面向意图的设计模式Java代码摘要中的表现，研究了摘要方法的权衡问题，发现概率性摘要在语义对齐和上下文覆盖上更优，而确定性方法在简洁性和可重复性上更胜一筹。

Comments 20 pages, 1 figure, 8 Tables, ESEM conference

Articulate but Wrong: Self-Review Failures in LLM-Based Code Modernization

言辞清晰却错误：基于LLM的代码现代化中的自我审查失败

Gokul Chandra Purnachandra Reddy, Aditya Lolla, Harsha Sanku

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文研究了在使用大型语言模型（LLM）将遗留代码迁移到现代栈时，LLM是否能够识别其自身输出是否改变了可观察行为，发现自我审查不可靠，且存在语义保持漂移等问题。

Comments 11 pages, 6 figures, 2 tables. Corpus, oracle, output extractor, prompts, harness, self-review probe, and all 1,980 + 1,979 raw model outputs released as supplementary material at https://zenodo.org/records/20300861

X-OmniClaw Technical Report: A Unified Mobile Agent for Multimodal Understanding and Interaction

X-OmniClaw 技术报告：一种统一的移动代理用于多模态理解和交互

Xiaoming Ren, Ru Zhen, Chao Li, Yang Song, Qiuxia Hou, Yanhao Zhang, Peng Liu, Qi Qi, Quanlong Zheng, Qi Wu, Zhenyi Liao, Binqiang Pan, Haobo Ji, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出X-OmniClaw，一种统一的移动代理，用于Android生态系统中的多模态理解和交互，通过统一的感知、记忆和行动架构，提升复杂移动任务的上下文感知能力，展示了其在多模态交互中的高效性和可靠性。

Comments 12 pages, 7 figures