大模型对齐与安全

ReasonOps: A Unified Operational Paradigm for Trustworthy Verified LLM Reasoning

ReasonOps: 可信验证的LLM推理的统一操作范式

Adnan Rashid

机构 * School of Electrical Engineering（电子工程学院） ； Computer Science (SEECS) National University of Sciences（计算机科学（SEECS）国家 Sciences and Technology） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title,abstract)；safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ReasonOps，一种将推理视为持续监控、可验证、可靠性感知的操作过程的统一范式，整合语义解释、自动形式化、符号推理、定理证明、运行时保证、概率可靠性估计和自适应修正，以解决当前LLM推理中的逻辑不一致、幻觉符号转换等问题。

Comments 5 Pages

FinHarness: An Inline Lifecycle Safety Harness for Finance LLM Agents

FinHarness：面向金融LLM代理的内联生命周期安全约束框架

Haoxuan Jia, Yang Liu, Bin Chong, Yingguang Yang, Yancheng Chen, Jiayu Liang, Qian Li, Hanning Lu, Kefu Xu, Hao Zheng, Chongyang Zhang, Hao Peng, Philip S. Yu

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（全维创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对金融LLM代理在阻止提示诱导的未授权操作与批准合法多步骤业务流程之间的冲突，提出FinHarness内联安全约束框架，通过查询监控、工具监控和级联模块实现逐步骤风险评估与自适应验证，显著降低攻击成功率并保持良性批准率。

The Age of Curiosity Meets the Age of AI: Benchmarking Child Safety in Large Language Models

好奇心时代遇上AI时代：大型语言模型中的儿童安全基准测试

Samee Arif, Angana Borah, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对7-11岁儿童使用LLM的安全性问题，提出基于发展心理学的KIDBench基准，通过隐式线索和显式年龄指令提升安全性，并开发了儿童安全评估器KIDGuardLlama和响应模型KIDLlama。

Think Twice Before You Act: Enhancing Agent Behavioral Safety with Thought Correction

三思而后行：通过思想修正增强智能体行为安全

Changyue Jiang, Wenqi Zhang, Xudong Pan, Geng Hong, Min Yang

机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Pudong Research Institute of Cryptology, Shanghai, China（上海浦东密码研究院，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出Thought-Aligner，一种轻量级插件式安全模型，在动作执行前对不安全思想进行因果修正，无需修改底层智能体，通过两阶段对比学习训练，在多个基准和六种LLM上将行为安全从约50%提升至约90%，超越现有防护约23%，同时提升有用性约5%。

Comments Accepted to ICML 2026

LURE: Live-Usage Replay Evaluations for Reducing Evaluation Awareness

LURE: 减少评估感知的实时使用回放评估

Igor Ivanov, David Demitri Africa

机构 * Meridian Cambridge（梅里登剑桥） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；AI safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出LURE方法，通过回放真实代理交互轨迹并附加评估提示来构建类似部署的评估，以减少大语言模型的评估感知，并引入自动化评估真实性流程。

MATCHA: Matching Text via Contrastive Semantic Alignment

MATCHA: 通过对比语义对齐进行文本匹配

Siran Li, Ece Sena Etoglu, Carsten Eickhoff, Seyed Ali Bahrainian

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(title)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有评估指标无法区分语义矛盾的问题，提出MATCHA指标，通过双视角对比学习同时奖励语义一致性和惩罚矛盾，在多个基准上优于ROUGE和BERTScore。

Which Changes Matter? Towards Trustworthy Legal AI via Relevance-Sensitive Evaluation and Solver-Grounded Reasoning

哪些变化重要？通过相关性敏感评估和求解器基础推理实现可信赖的法律AI

Chen Linze, Cai Yufan, Hou Zhe, Dong Jin Song

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出法律相关性敏感评估问题，引入统一评估套件，并设计基于形式推理的对抗多智能体框架LexGuard，以提高法律AI对法律相关变化的校准敏感性。

GlobalDentBench: A Multinational Benchmark for Evaluating LLM Clinical Reasoning in Dentistry with Expert Calibration

GlobalDentBench：一个用于评估牙科领域大语言模型临床推理能力并包含专家校准的多国基准

Junjie Zhao, Jingyi Liang, Zhenyang Cai, Jiaming Zhang, Zhenwei Wen, Shuzhi Deng, Wenjing Yi, Chunfeng Luo, Hexian Zhang, Junying Chen, Tianrui Liu, Zhuhui Bai, Zixu Zhang, Pradeep Singh, Xiang Liu, Jianquan Li, Nhan L Tran, Falk Schwendicke, Zuolin Jin, Lijian Jin, Liangyi Chen, Wei-fa Yang, Benyou Wang, Junwen Wang, Shan Jiang

机构 * Division of Applied Oral Sciences and Community Dental Care, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院应用口腔科学与社区牙科护理系） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； Department of Periodontology, Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）牙周科） ； Beijing Institute of Collaborative Innovation（北京协同创新研究院） ； Department of Orthodontics, Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）正畸科） ； Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University, Shenzhen, China（南方医科大学深圳口腔医院（平山）） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； Freedom AI ； New Cornerstone Science Laboratory, National Biomedical Imaging Center, State Key Laboratory of Membrane Biology, Institute of Molecular Medicine, Peking-Tsinghua Center for Life Sciences, College of Future Technology, Peking University, Beijing 100871, China（新基石科学实验室、国家生物医学成像中心、膜生物学国家重点实验室、分子医学研究院、北京大学未来技术学院、生命科学中心，北京大学，北京100871，中国） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Peking University, Beijing 100871, China（IDG/ McGovern脑科学研究院，北京大学，北京100871，中国） ； Division of Oral and Maxillofacial Surgery, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院口腔颌面外科系） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Department of Cancer Biology, Mayo Clinic Arizona, 5777 E. Mayo Blvd., IERB-3-504A, Phoenix, Arizona, 85054, USA（梅奥诊所亚利桑那分部癌症生物学部门，5777 E. Mayo Blvd., IERB-3-504A, Phoenix, Arizona, 85054, USA） ； Department of Conservative Dentistry, Periodontology and Digital Dentistry, LMU University Hospital, LMU Munich, Munich, Germany（慕尼黑大学医院保守牙科、牙周病学和数字牙科部门，慕尼黑，德国，慕尼黑大学） ； Division of Periodontology & Implant Dentistry, Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong, Hong Kong, SAR, China（香港大学牙科学院牙周病学与种植牙科系，香港，中国） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出首个跨国牙科基准GlobalDentBench，包含14个专科、88个国家的8978道专家验证题目，评估三种推理层次，揭示当前大语言模型在牙科临床推理中性能随复杂度下降且存在高风险。

From Knowledge to Inference: Formalizing Specialized Public Health Reasoning on GlobalHealthAtlas

从知识到推理：形式化GlobalHealthAtlas上的专业公共卫生推理

Zhaokun Yan, Shan Xu, Wuzheng Dong, Zhaohan Liu, Lijie Feng, Chengxiao Dai, Chen Tianqi, Binfan Liu, Yunpu Ma, Wenting Wei, Yingting Li, Yi Zhang, Tongning Wu

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信技术研究院） ； CRRC Industrial Academy Co., Ltd.（CRRC工业学院有限公司） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Institute of Infectious Disease and Biosecurity（上海传染病与生物安全研究院） ； School of Public Health, Fudan University（复旦大学公共卫生学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 为解决公共卫生推理缺乏结构化监督信号和基准的问题，提出大规模多语言数据集GlobalHealthAtlas（280,210实例，15领域，17语言），并构建LLM辅助的构建与质量控制流水线及领域对齐评估器，支持安全关键型公共卫生推理的LLM训练与评估。

Journal ref ICML 2026 regular

Towards Error-Free EHRs: Reasoning-Intensive Consistency Verification Between Clinical Notes and Structured Tables in Electronic Health Records

迈向无差错的电子健康记录：临床笔记与结构化表格之间的推理密集型一致性验证

Yeonsu Kwon, Jiho Kim, Junseong Choi, Paloma Rabaey, Minseo Kim, Sujeong Im, Jeewon Yang, Jun-Min Lee, Sangji Lee, Jiwon Kim, Hangyul Yoon, Hyunwook Kwon, Edward Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ghent University（根特大学） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Asan Medical Center（亚山医疗中心） 纠错

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

AI总结 针对电子健康记录中临床笔记与结构化表格数据不一致的问题，提出推理密集型基准EHR-ReasonCon和基于大语言模型的框架EHR-Inspector，通过锚点实体提取、时间引用和表格探索工具实现高效一致性验证。

ScientistOne: Towards Human-Level Autonomous Research via Chain-of-Evidence

ScientistOne: 迈向基于证据链的人类级自主研究

Rui Meng, Bhavana Dalvi Mishra, Jiefeng Chen, Chun-Liang Li, Palash Goyal, Mihir Parmar, Yiwen Song, Yale Song, Rajarishi Sinha, Parthasarathy Ranganathan, Burak Gokturk, Jinsung Yoon, Tomas Pfister

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出证据链框架Chain-of-Evidence和自主研究系统ScientistOne，通过可追溯性解决可验证性失败问题，在多项任务上达到或超越人类专家水平。

Comments Project website: https://scientist-one.github.io/

Sell Me This Stock: Unsafe Recommendation Drift in LLM Agents

卖给我这支股票：LLM智能体中的不安全推荐漂移

Zekun Wu, Adriano Koshiyama, Sahan Bulathwela, Maria Perez-Ortiz

机构 * Centre for Artificial Intelligence, University College London（人工智能研究中心，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在多轮金融推荐中因工具输出被操纵而产生风险不匹配推荐的问题，通过实验揭示评估盲区并分析机制。

On the Sensitivity of Instruction-tuned LLMs to Harmful Sentences in Long Inputs

关于指令微调大语言模型对长输入中有害句子的敏感性

Faeze Ghorbanpour, Alexander Fraser

机构 * School of Computation, Information and Technology, TU Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.CY

AI总结 通过构建长输入并系统变化长度、有害比例、显隐性和位置，研究LLM对稀疏嵌入有害句子的敏感性，发现敏感性非单调、随长度下降、早期位置优先、显性危害更易识别。

How Reliable are LLMs for Reasoning on the Re-ranking task?

LLMs在重排序任务上的推理有多可靠？

Nafis Tanveer Islam, Zhiming Zhao

机构 * Multiscale Networked Systems (MNS) Group, University of Amsterdam（多尺度网络系统（MNS）组，阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本研究分析不同训练方法对LLMs在重排序任务中语义理解的影响，并探究模型能否生成更知情的文本推理以克服透明度和数据有限的挑战。

Comments This chapter has been published in Advancements in AI From Foundations to Cross-Disciplinary Applications, Springer, 2026

ENPMR-Bench: Benchmarking Proactive Memory Retrieval for Emotional Support Agents

ENPMR-Bench: 情感支持代理的主动记忆检索基准

Xing Fu, Yulin Hu, Mengtong Ji, Haozhen Li, Yixin Sun, Weixiang Zhao, Yanyan Zhao, Bing Qin

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ENPMR-Bench基准，基于马斯洛需求层次评估情感支持代理主动推断用户潜在情感需求并检索适当记忆的能力，实验表明当前检索范式存在显著缺陷。

EpiCurveBench: Evaluating VLMs on Epidemic Curve Digitization

EpiCurveBench: 评估视觉语言模型在流行病曲线数字化中的表现

Thomas Berkane, Maimuna S. Majumder

机构 * Computational Health Informatics Program（计算健康信息学项目） ； Boston Children’s Hospital & Harvard Medical School（波士顿儿童医院及哈佛医学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有图表数据提取基准中忽略时间序列结构的问题，提出包含1000张真实流行病曲线图像的EpiCurveBench基准和基于动态规划的EpiCurveSimilarity评估指标，实验表明最强模型仅达52.3% ECS，且ECS能更好区分模型性能。

Conv-to-Bench: Evaluating Language Models Via User-Assistant Dialogues In Code Tasks

Conv-to-Bench: 通过代码任务中的用户-助手对话评估语言模型

Victor M. dos Santos, Andre C. Castro, Samuel L. de S. Toledo, Bruno M. L. Calura, Lisandra C. de M. Menezes, Raul C. R. Mata, Telma W. de L. Soares, Bryan L. M. de Oliveira

机构 * Institute of Mathematics and Computer Science, University of São Paulo（圣保罗大学数学与计算机科学学院） ； Institute of Informatics, Federal University of Goiás（戈亚斯联邦大学信息学院） ； HUG Labs（HUG实验室） ； Advanced Knowledge Center for Immersive Technologies (AKCIT)（沉浸式技术高级知识中心） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Conv-to-Bench框架，自动将多轮用户-助手对话转化为结构化需求清单，用于评估大语言模型，在编程领域与人工标准高度一致且计算开销低。

Retrying vs Resampling in AI Control

AI控制中的重试与重采样

James Lucassen, Adam Kaufman

机构 * Redwood Research 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究AI编码框架中重试与重采样的安全性，发现重试会泄露信息导致攻击更隐蔽，而重采样通过最大怀疑分数审计可提升安全性。

Beyond Fixed Benchmarks and Worst-Case Attacks: Dynamic Boundary Evaluation for Language Models

超越固定基准和最坏情况攻击：语言模型的动态边界评估

Haoxiang Wang, Da Yu, Huishuai Zhang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出动态边界评估（DBE）方法，通过定位模型在随机采样解码下通过概率接近0.5的边界项，构建统一难度尺度的评估协议，以解决固定基准的饱和问题。

Comments This submission is being withdrawn because it was submitted without the knowledge and authorization of all co-authors. The authors need to resolve this authorship/authorization issue before any public posting

Learning to Predict Future-Aligned Research Proposals with Language Models

学习用语言模型预测未来对齐的研究提案

Heng Wang, Pengcheng Jiang, Jiashuo Sun, Zhiyi Shi, Haofei Yu, Jiawei Han, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出将研究提案生成重构为时间切片科学预测问题，通过未来对齐分数（FAS）评估模型能否预测截止时间后发表的论文方向，并构建时间一致数据集和推理轨迹进行训练，实验表明未来对齐微调显著提升提案质量。

OMD-GraphRAG: Enhancing GraphRAG with Ontology-Guided Extraction, Multi-Dimensional Clustering and Dual-Channel Fusion

OMD-GraphRAG：利用本体引导提取、多维聚类和双通道融合增强GraphRAG

Jie Wang, Honghua Huang, Xi Ge, Jianhui Su, Wen Liu, Shiguo Lian

机构 * Data Science & Artificial Intelligence Research Institute（数据科学与人工智能研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OMD-GraphRAG框架，通过本体引导知识提取、多维社区聚类和双通道图检索融合，提升GraphRAG在复杂推理和多跳查询中的性能。

Med-CoReasoner: Reducing Language Disparities in Medical Reasoning via Language-Informed Co-Reasoning

Med-CoReasoner: 通过语言感知的协同推理减少医学推理中的语言差异

Fan Gao, Sherry T. Tong, Jiwoong Sohn, Jiahao Huang, Junfeng Jiang, Ding Xia, Piyalitt Ittichaiwong, Kanyakorn Veerakanjana, Hyunjae Kim, Qingyu Chen, Edison Marrese Taylor, Kazuma Kobayashi, Akiko Aizawa, Irene Li

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会） ； Siriraj Informatics and Data Innovation Center（Siriraj信息与数据创新中心） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Med-CoReasoner框架，通过并行英语和本地语言推理、结构化概念抽象及概念级对齐与检索，将本地临床知识整合到英语逻辑框架中，以缩小医学推理中的多语言差距，在MultiMed-X基准上平均提升5%的多语言推理性能。

Incremental Gauss-Newton Descent for Machine Learning

增量高斯-牛顿下降法在机器学习中的应用

Mikalai Korbit, Mario Zanon

机构 * IMT School for Advanced Studies Lucca（利卡学院高级研究学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对标量输出损失逐样本评估的场景，提出增量高斯-牛顿下降法（IGND），通过闭式标量归一化随机梯度实现无需存储或求解曲率矩阵的高效更新，并证明其收敛性。

FTibSuite: A Comprehensive Resource Suite for Tibetan Vision-Language Modeling

FTibSuite：面向藏语视觉语言建模的综合资源套件

Guixian Xu, Yide Liang, Zeli Su, Xuexian Song, Ziyin Zhang, Yushuang Dong, Ting Zhang, Xu Han

机构 * Hainan International College, Minzu University of China（民族大学海南国际学院） ； School of Information Engineering, Minzu University of China（民族大学信息工程学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对藏语视觉语言建模缺乏可复现训练和评估基础设施的问题，提出FTibSuite资源套件，包含数据集FTibData、基准FTibBench和基线模型FTibVLM，在多项任务上取得显著性能提升。

COVD: Continual Open-Vocabulary Object Detection with Novel Concept Injection

COVD: 通过新概念注入的持续开放词汇目标检测

Yupeng Zhang, Ruize Han, Yuzhong Feng, Zixin Ren, Yuntong Tian, Liang Wan

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出持续开放词汇目标检测新任务COVD，通过冻结视觉编码器并仅更新文本分支参数注入新概念，实现无需额外参数的高效持续学习。

LongAV-Compass: Towards Unified Evaluation of Minute-Scale Audio-Visual Generation Across T2AV, I2AV, and V2AV

LongAV-Compass：面向分钟级音视频生成在T2AV、I2AV和V2AV上的统一评估

Tengfei Liu, Yang Shi, Xuanyu Zhu, Jiafu Tang, Liu Yang, Qixun Wang, Zhuoran Zhang, Yuqi Tang, Fengxiang Wang, Yuhao Dong, Xinlong Chen, Bozhou Li, Bohan Zeng, Yue Ding, Xiaohan Zhang, Jialu Chen, Haotian Wang, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Leye Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team（Kling团队） ； Nanjing University（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对现有评估协议局限于短片段的问题，提出LongAV-Compass基准，通过284个测试用例和统一评估框架，系统评估分钟级音视频生成在文本、图像、视频条件下的质量、一致性和对齐。

ODOV: Benchmark the Open-Domain Open-Vocabulary Object Detection

ODOV：开放域开放词汇目标检测基准

Yupeng Zhang, Ruize Han, Fangnan Zhou, Wei Feng, Liang Wan

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能计算学院） ； Key Research Center for Surface Monitoring and Analysis of Relics, State Administration of Cultural Heritage（文物表面监测与分析国家重点研究中心） ； Faculty of Computer Science and Artificial Intelligence, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对真实场景中域偏移和类别偏移同时发生的问题，提出开放域开放词汇目标检测任务，构建OD-LVIS基准数据集，并设计基于VLM的基线方法，通过域无关类别提示和域投影嫁接模块提升检测性能。