大模型对齐与安全

Modality Gap-Driven Subspace Alignment Training Paradigm For Multimodal Large Language Models

模态间隙驱动的子空间对齐训练范式用于多模态大语言模型

Xiaomin Yu, Yi Xin, Yuhui Zhang, Wenjie Zhang, Chonghan Liu, Hanzhen Zhao, Chen Liu, Xiaoxing Hu, Ziyue Qiao, Hao Tang, Xiaobin Hu, Chengwei Qin, Hui Xiong, Yu Qiao, Shuicheng Yan

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； sh AILab ； SII ； Stanford（斯坦福大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Yale（耶鲁大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GBU（国防大学） ； PKU（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态对比学习中的模态间隙问题，提出固定帧模态间隙理论，并基于该理论设计无训练的对齐策略ReAlign和可扩展训练范式ReVision，利用无配对数据实现视觉与语言表示的高效对齐。

The Rlign Algorithm for Enhanced Electrocardiogram Analysis through R-Peak Alignment for Explainable Classification and Clustering

通过R峰对齐提升心电图分析的Rlign算法：用于可解释分类和聚类

Lucas Plagwitz, Lucas Bickmann, Michael Fujarski, Alexander Brenner, Warnes Gobalakrishnan, Lars Eckardt, Antonius Büscher, Julian Varghese

机构 * IMI Medical Systems GmbH（IMI医疗系统 GmbH） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Rlign算法，通过R峰对齐重构心电图信号，提升分类、聚类和可解释性，优于传统方法和CNN。

Journal ref European Heart Journal - Digital Health, Volume 7, Issue 5, June 2026, ztag067

GRASP: Geometry-aware Residual Alignment for Scalable Pretraining Data Attribution

GRASP：面向可扩展预训练数据归因的几何感知残差对齐

Yue Min, Ruining Chen, Yujun Li

机构 * Wizard Quant ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出GRASP方法，通过二次几何惩罚建模子集交互，结合低维特征草图与有限置信度选择协议，实现可扩展的预训练数据归因，显著提升反事实子集保真度并降低计算成本。

MidSteer: Optimal Affine Framework for Steering Generative Models

MidSteer：用于引导生成模型的最优仿射框架

Tatiana Gaintseva, Andrew Stepanov, Ziquan Liu, Martin Benning, Gregory Slabaugh, Jiankang Deng, Ismail Elezi

机构 * University of Basel（巴塞尔大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MidSteer，一种基于仿射变换的最优概念引导框架，通过最小干扰实现生成模型中的概念切换，并在视觉扩散模型和大型语言模型上验证其有效性。

Generative Models Erode Human Temporal Learning Through Market Selection

生成模型通过市场选择侵蚀人类时间学习

Wenjun Cao

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文论证现代生成模型在亚AGI能力水平上通过市场选择机制侵蚀人类时间学习，提出价值崩溃路径并用昂贵检验框架形式化，跨领域证据显示验证侵蚀四阶段。

Comments Accepted at ICML 2026

Journal ref Forty-third International Conference on Machine Learning Position Paper Track (2026)

SV-Detect: AI-generated Text Detection with Steering Vectors

SV-Detect: 基于引导向量的AI生成文本检测

Mikhail Vishnyakov, Tatiana Gaintseva

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） 纠错

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

AI总结 提出从冻结语言模型的隐藏表示中提取引导向量，通过层间投影特征训练轻量分类器，实现跨域、跨模型和编辑攻击下的机器生成文本检测。

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillation

超越输出匹配：在NVFP4 LLM蒸馏中保留内部几何结构

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan

机构 * Fangbo Tu（图方波） ； Junhua Zhao（赵俊华） ； Chi Liu（刘驰） ； Xin Chen（陈新） ； Haifeng Wu（吴海峰） ； Jian Wan（万健） ； Srinivasan Manoharan（曼纳哈兰） 纠错

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

AI总结 针对NVFP4低精度量化蒸馏中仅输出匹配导致内部表示退化的问题，提出CKA-QAD方法，通过CKA引导的层间Gram矩阵对齐保留内部几何结构，提升推理和编码任务准确率。

Comments 13 pages,1 figures

Network Recovery from Cascade Data: A Debiased Jacobian-Based Machine Learning Approach

从级联数据中恢复网络：一种基于去偏雅可比矩阵的机器学习方法

Lei Huang

机构 * MIT Sloan School of Management（麻省理工学院斯隆管理学院） 纠错

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

AI总结 提出CascadeNet框架，通过去偏雅可比矩阵估计一步转移函数，无需指定扩散模型即可恢复隐藏影响网络，在模拟和COVID-19传播数据中优于现有方法。

Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills

Socratic-SWE：通过轨迹衍生智能体技能实现自我进化的编码智能体

Chuan Xiao, Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang, Lin Qu

机构 * AI Data, Alibaba Group（阿里云数据） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出Socratic-SWE闭环自进化框架，通过将智能体历史求解轨迹蒸馏为结构化技能，生成针对性修复任务，实现编码智能体的持续自我改进。

Comments 21 pages, 5 figures. Under review

LLM-Guided Evolution for Medical Decision Pipelines

LLM引导的医疗决策流程进化

Ivan Sviridov, Artem Oskin, Ivan Panin, Iaroslav Bespalov, Dmitry Dylov, Ivan Oseledets, Aleksandr Nesterov

机构 * Sber AI Lab（Sber AI实验室） ； AIRI 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LLM引导的MAP-Elites进化方法，无需微调即可优化医疗决策流程，在分诊、咨询和图像分类任务中超越手工设计基线。

Workflow-to-Skill: Skill Creation via Routing-Workflow-Semantics-Attachments Decomposition

工作流到技能：通过路由-工作流-语义-附件分解创建技能

Yuyang Zhang, Xinyuan Han, Xudong Jiang, Run Wang

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航天信息安全部门与可信计算重点实验室，教育部，网络安全科学与工程学院，武汉大学） ； Nanchang University（南昌大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RWSA中间表示和W2S框架，从异构交互证据中自动构建技能，通过分解工作流结构、执行语义和运行时附件，提升行为重放一致性10.5%。

Comments 10 pages, 2 figures

MotionEnhancer: Leveraging Video Diffusion for Motion-Enhanced Vision-Language Models

MotionEnhancer: 利用视频扩散模型增强运动感知的视觉-语言模型

Yifan Xu, Chao Zhang, Ruifei Ma, Fei Gao, Zhifei Yang, Jiaxing Qi, Zhipeng Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； Beijing Digital Native Digital City Research Center（北京数字原生数字城研究中心） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出MotionEnhancer，通过从视频扩散模型中提取运动先验并利用注意力对齐增强视觉-语言模型的运动理解能力，无需额外参数或架构修改，在运动级视频理解基准上取得一致提升。

Comments Accepted by CVPR 2026

CARVE-Q: Quantum-Proposed, Classically Certified Interactive Driving Repair

CARVE-Q：量子提议、经典认证的交互式驾驶修复

Yifan Wang

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对被否决的驾驶操作，提出CARVE-Q架构，通过量子最小搜索加速修复格搜索，同时保持安全认证的经典性，实现可审计的交互修复。

Comments 9 pages, 3 figures

A Negative Result on Cross-Model Activation Transfer in a Pythia Multi-Hop Setting

Pythia多跳设置中跨模型激活迁移的负面结果

Peiyan Zhang, Jason Xin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究在Pythia-160M到Pythia-410M的多跳推理设置中，通过线性翻译层传递隐藏状态是否能够改善下游回答，结果发现离线表示对齐不足以实现有用的因果通信。

Comments 16 pages, 6 figures

RAVEN: Retrieval-Augmented Vulnerability Exploration Network for Memory Corruption Analysis in User Code and Binary Programs

RAVEN: 用于用户代码和二进制程序中内存损坏分析的检索增强漏洞探索网络

Parteek Jamwal, Minghao Shao, Boyuan Chen, Achyuta Muthuvelan, Asini Subanya, Boubacar Ballo, Kashish Satija, Mariam Shafey, Mohamed Mahmoud, Moncif Dahaji Bouffi, Pasindu Wickramasinghe, Siyona Goel, Yaakulya Sabbani, Hakim Hacid, Mthandazo Ndhlovu, Eleanna Kafeza, Sanjay Rawat, Muhammad Shafique

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出RAVEN框架，结合LLM代理与检索增强生成，自动生成遵循Google Project Zero模板的漏洞分析报告，在105个样本上平均质量得分54.21%。

Mining Useful General Data for Low-Resource Domain Adaptation

挖掘低资源领域适应的有用通用数据

Pingjie Wang, Hongcheng Liu, Yusheng Liao, Ziqing Fan, Yaxin Du, Shuo Tang, Yanfeng Wang, Yu Wang

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

AI总结 针对低资源领域数据稀缺问题，提出NTK-Selector方法，利用神经正切核从通用数据中筛选有用样本，显著提升领域适应效果。

Comments 39 pages

ForensicConcept: Transferable Forensic Concepts for AIGI Detection

ForensicConcept: 用于AIGI检测的可迁移取证概念

Menyanshu Zhou, Ziyin Zhou, Ke Sun, Yunpeng Luo, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出ForensicConcept框架，通过Transformer归因定位关键补丁、构建概念码本并利用扩散特征对齐，实现AI生成图像检测中可迁移取证概念的提取与跨骨干网络迁移。

Comments Accepted by ICML 2026