大模型对齐与安全

InstructTime++: Time Series Classification with Multimodal Language Modeling via Implicit Feature Enhancement

InstructTime++: 通过隐式特征增强的多模态语言建模进行时间序列分类

Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Huajian Zhang, Qi Liu, Zhiding Liu, Yucong Luo, Yiheng Chen, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出将时间序列分类转化为多模态生成任务，通过离散化模块和对齐投影层弥合模态差距，并利用隐式特征建模提升语言模型性能。

ASyMOB: Algebraic Symbolic Mathematical Operations Benchmark

ASyMOB：代数符号数学运算基准

Michael Shalyt, Rotem Elimelech, Ido Kaminer

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 提出ASyMOB基准，包含35,368个符号数学问题，通过扰动测试揭示大模型在符号数学推理中的鲁棒性不足，并发现LLM与CAS的互补潜力。

Comments Published in ICML2026: https://icml.cc/virtual/2026/poster/63549 Code repository: https://github.com/RamanujanMachine/ASyMOB Complete benchmark dataset: https://huggingface.co/datasets/Shalyt/ASyMOB-Algebraic_Symbolic_Mathematical_Operations_Benchmark

Simple Domain Generalization Methods are Strong Baselines for Open Domain Generalization

简单域泛化方法是开放域泛化的强基线

Masashi Noguchi, Shinichi Shirakawa

机构 * Graduate School of Environment and Information Sciences（环境与信息科学研究生院） ； Yokohama National University（Yokohama国立大学） ； Faculty of Environment（环境学系） 纠错

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

AI总结 本文评估现有域泛化方法在开放域泛化中的表现，发现简单方法CORAL和MMD与复杂方法DAML竞争力相当，并通过集成学习和Dirichlet混合数据增强简单扩展后性能接近DAML且计算成本更低。

Comments Accepted at IJCNN 2024. The code used in the experiments is available at https://github.com/shiralab/OpenDG-Eval

Quantifying and Auditing LLM Evaluation via Positive--Unlabeled Learning

通过正-无标签学习量化与审计大语言模型评估

Zilong Zhang, Yi-Ting Hung, Lei Ding, Chi-Kuang Yeh

机构 * Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型作为评估者存在的系统性偏差（如冗长偏好），提出基于部分最优传输的几何审计框架，利用少量人工验证正样本校正偏差，无需重训练即可提升与人类偏好的一致性。

RECOM: A Validity Discrimination Tradeoff in Automatic Metrics for Open Ended Reddit Question Answering

RECOM：开放式 Reddit 问答中自动评估指标的有效性与区分性权衡

Pushwitha Krishnappa, Amit Das, Vinija Jain, Aman Chadha, Tathagata Mukherjee

机构 * University of Alabama Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； University of North Alabama（北阿拉巴马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meta AI ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） 纠错

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

AI总结 提出 RECOM 数据集，发现自动评估指标在开放式问答中无法同时兼顾有效性和区分性，余弦相似度有效性高但区分性差，BERTScore 区分性受长度影响且有效性弱。

SAMA: Semantic Anchor-aligned Augmentation for Unified Low-Resource Multimodal Information Extraction

SAMA：面向统一低资源多模态信息抽取的语义锚定对齐增强

Quanjiang Guo, Chong Mu, Jiazhou Pan, Ming Jia, Ling Tian, Hui Gao, Zhao Kang

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出语义锚定对齐增强框架SAMA，通过构建结构化语义锚引导多专家多模态大模型生成高保真文本，并利用锚保留扩散机制合成图像，结合双约束过滤模块，在低资源多模态信息抽取任务中显著提升性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

SafeClawBench: Separating Semantic, Audit-Evidence, and Sandbox Harm in Tool-Using LLM Agents

SafeClawBench: 区分工具使用LLM代理中的语义、审计证据和沙箱危害

Yuchuan Tian, Mengyu Zheng, Haocheng Mei, Ye Yuan, Chao Xu, Xinghao Chen, Hanting Chen, Yu Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； SUIBE（上海外国语大学） ； Huawei（华为） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出SafeClawBench基准，通过三个独立端点（语义攻击接受、审计可见危害证据、沙箱观察危害）评估工具使用LLM代理的安全性，揭示不同失败模式并支持可复现比较。

Comments 32 pages, 5 figures

DREAM: Extending Vision-Language Models with Dual-Objective Encoding for Cross-Modal Retrieval

DREAM: 通过双目标编码扩展视觉-语言模型用于跨模态检索

Kaleem Ullah, Altaf Hussain, Muhammad Munsif, Sung Wook Baik

机构 * Sejong University（世宗大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Ulsan National Institute of Science and Technology（乌山国立科学研究院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出DREAM模型，通过双路径表示增强与对齐，结合层级视觉编码器和混合语言建模，在视频检索任务中实现新SOTA。

Do as the Romans Do: Learning Universal Behaviors from Heterogeneous Agents

入乡随俗：从异构智能体学习通用行为

Caleb Chang, Davin Win Kyi, Natasha Jaques, Karen Leung

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出GRID方法，从追求不同目标的异构示范者中提取通用奖励，训练通用智能体以学习环境通用能力，避免模式平均偏差，提升下游任务微调效率。

Beyond AHI: An Interpretable Causal-Discovery-Guided Framework for Sleep Recovery in Connected Health

超越AHI：一种可解释的因果发现引导的睡眠恢复框架在互联健康中的应用

Saba A. Farahani, Elahe Khatibi, Manoj Vishwanath, Amir M. Rahmani, Hung Cao

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出一种可解释的因果发现引导框架，从多模态PSG中推导层次化睡眠恢复评分(SRS)，在两大队列中SRS与感知恢复的关联强度是AHI的2.5倍。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at the 2nd Workshop on Sensing and Computing for Smart and Connected Health (SCH), co-located with IEEE/ACM CHASE 2026

AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human-Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China

AI主权作为国家学习能力：基于人本学习机制视角看法国、美国与中国

Kim Phuc Tran

机构 * Univ. Lille, ENSAIT, ULR 2461 – GEMTEX（里尔大学、ENSAIT、ULR 2461 – GEMTEX） 纠错

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

AI总结 本文提出将国家AI发展视为一个受控的信息注入与熵耗散平衡的动态学习系统，主张AI主权源于国家调节自身信息动力学的能力，而非单纯规模扩张。

Scaling Laws for Moral Machine Judgment in Large Language Models

大语言模型中道德机器判断的扩展规律

Kazuhiro Takemoto

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

AI总结 研究通过评估75种大语言模型配置，发现模型规模与人类偏好距离呈幂律关系，扩展推理模型在较小规模时表现更优，为价值判断的扩展规律研究提供依据。

Comments 12 pages, 4 figures, 3 tables

Journal ref R Soc Open Sci. (2026) 13 (6): 260202

Who Wins the Conflict? Mechanistic Interpretability of Text Bias in Audio LLMs

谁赢得冲突？音频大模型中文本偏差的机制可解释性

Hyebin Cho, Suho Yoo, Jaehyuk Jang, Changick Kim, Joon Son Chung

机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本文通过机制分析揭示音频大模型中的文本主导偏差，发现文本路径主动抑制完整音频表征，并提出无训练干预方法back-patching以增强音频表征，缓解文本主导。

Comments Preprint

Probing Semantic Alignment, Lexical Invariance, and Syntactic Influence in LLM Metaphor Processing

探究大语言模型隐喻处理中的语义对齐、词汇不变性和句法影响

Fengying Ye, Shanshan Wang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（自然语言处理2CT实验室，计算机与信息科学系，澳门大学） 纠错

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

AI总结 通过几何探测、上下文替换和句法扰动三种方法，分析LLM在隐喻处理中的语义漂移、词汇稳定性及句法敏感性，揭示强行为表现可能源于异质信号。

Comments Accepted to ACL 2026

Contextualizing Biological Language Models across Modalities via Logit-Space Contrastive Alignment

跨模态生物学语言模型的逻辑空间对比对齐

Yanjun Shao, Yundi Chen, Yashvi Patel, Aurelien Pelissier, María Rodríguez Martínez

机构 * Biomedical Informatics and Data Science, Yale School of Medicine（耶鲁医学院生物医学信息学与数据科学） 纠错

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

AI总结 提出LOGICA框架，在输出逻辑空间进行对比学习，通过门控跨模态适配器保留预训练似然接口，实现跨不同词汇表模型的上下文条件预测，在蛋白质-配体结合、TCR-肽活性和药物耐药性预测任务上超越现有方法。

Retrieval-Based Brain Decoding by Alignment, not Complexity

基于对齐而非复杂性的检索式脑解码

Matteo Ciferri, Matteo Ferrante, Nicola Toschi

专题命中 其他安全 ：alignment(title)

AI总结 本文通过跨多数据集实验证明，线性对比解码器在脑解码中优于岭回归和标准非线性方法，表明解码增益更多来自训练目标而非架构复杂性。

Reasoning as Intersection: Consensus-Frame Alignment for Visual Focus in Video-MLLMs

推理即交集：视频多模态大语言模型中视觉焦点的一致性帧对齐

Chengwen Liu, Zhe Huang, Jisheng Dang, Hong Peng, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title)

AI总结 提出无时间标注的过程级奖励框架CF-GRPO，通过视频内在线索构建一致性帧先验，并利用一致性帧奖励优化模型帧使用与先验的对齐，提升视频推理性能。

Morpheus: A Morphology-Aware Neural Tokenizer and Word Embedder for Turkish

Morpheus: 一种面向土耳其语的形态感知神经分词器和词嵌入器

Tolga Şakar

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对土耳其语粘着特性，提出Morpheus神经词素边界模型，实现无损可逆分词与结构化词嵌入，在可逆分词器中达到最低比特每字符（1.425），词素对齐F1提升至0.61，GPU内存节省约19%。

Dual-Channel Grounded World Modeling (DCGWM): Structural Prevention of Objective Interference Collapse via Heterogeneous External Grounding with Inward-Only Gradient Flow

双通道接地世界建模 (DCGWM)：通过异构外部接地与内向梯度流结构性防止目标干扰崩溃

Akshay Hazare

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.LG

AI总结 提出双通道接地世界建模（DCGWM），通过分区潜空间和内向梯度流，结构性防止联合嵌入预测架构中多目标接地导致的目标干扰崩溃。

Comments Position paper. Experimental validation in progress

Dissecting model behavior through agent trajectories

通过智能体轨迹剖析模型行为

Gaurav Gupta, Vatshank Chaturvedi, Jun Huan, Anoop Deoras

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 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“意图-执行差距”概念，并设计Simple Strands Agent（SSA）框架，通过分析138k条轨迹揭示模型在自主问题解决中的行为差异。

Comments 106 pages, 50 Figures, 16 Tables

From Values to Tokens: An LLM-Driven Framework for Context-aware Time Series Forecasting via Symbolic Discretization

从数值到标记：一种基于符号离散化的LLM驱动上下文感知时间序列预测框架

Xiaoyu Tao, Shilong Zhang, Mingyue Cheng, Daoyu Wang, Tingyue Pan, Bokai Pan, Changqing Zhang, Shijin Wang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； College of Intelligence and Computing（智能科学与计算学院） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK研究院） 纠错

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

AI总结 提出TokenCast框架，利用大语言模型通过符号离散化将连续时间序列转化为标记，与上下文文本对齐，实现上下文感知的预测，实验证明有效。

How Well Do Large Language Models Capture Human Personality?

大型语言模型在多大程度上捕捉人类个性？

Aanisha Bhattacharyya, Yaman Kumar Singla, Rajiv Ratn Shah, Changyou Chen, Jitendra Ajmera

机构 * Adobe Media and Data Science Research (MDSR)（Adobe媒体与数据科学研究院） 纠错

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

AI总结 研究通过形式化假设并系统评估，发现增加角色描述复杂性会导致表征和行为多样性收缩（角色流形坍缩），简单年龄-性别角色比丰富描述更准确。

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

RCEM: Robust Conversational Search EMbedder in Distributional Shift

RCEM：配备查询重写技能的嵌入器，用于分布偏移下的鲁棒对话搜索

Kilho Son, Paul Hsu, Cha Zhang, Dinei Florencio

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出RCEM模型，通过将LLM的查询重写能力蒸馏到嵌入模型中，实现无需显式重写的上下文感知检索，在分布偏移下提升鲁棒性。

Multi-Agent Systems are Mixtures of Experts: Who Becomes an Influencer?

多智能体系统是专家混合：谁成为影响者？

Franka Bause, Jonas Niederle, Martin Pawelczyk, Rebekka Burkholz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Faculty of Computer Science, University of Vienna（维也纳大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过Friedkin-Johnsen意见动力学模型分析多智能体LLM协商机制，揭示输入依赖的FJ参数使系统成为专家混合，并探讨基于自信度、感知自信度和初始观点对齐的影响者形成机制。

Comments Accepted at the 2nd Workshop on Compositional Learning at ICML 2026

TurnGuide: Enhancing Meaningful Full Duplex Spoken Interactions via Dynamic Turn-Level Text-Speech Interleaving

TurnGuide: 通过动态轮次级文本-语音交错增强有意义的全双工口语交互

Wenqian Cui, Lei Zhu, Xiaohui Li, Zhihan Guo, Haoli Bai, Lu Hou, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

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

AI总结 提出TurnGuide方法，通过动态分割助手语音为对话轮次并交错生成轮次级文本和语音，解决全双工语音语言模型在连续双通道音频中集成离散文本令牌导致的时间对齐问题，显著提升语义连贯性和轮次交互性能。

Comments Interspeech 2026 Long Paper Track

Improving Scientific Document Retrieval with Academic Concept Index

利用学术概念索引改进科学文献检索

Jeyun Lee, Junhyoung Lee, Wonbin Kweon, Bowen Jin, Yu Zhang, Susik Yoon, Dongha Lee, Hwanjo Yu, Jiawei Han, Seongku Kang

机构 * Korea University Seoul South Korea ； University of Illinois Urbana-Champaign Champaign United States ； Texas A\&M University College Station United States ； Yonsei University Seoul South Korea ； Pohang University of Science ； Korea University ； University of Illinois Urbana-Champaign ； Texas A\&M University ； Yonsei University 纠错

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

AI总结 针对通用检索器在科学领域因词汇和需求不匹配而表现不佳的问题，提出基于学术概念索引的方法，通过概念覆盖查询生成和概念聚焦上下文扩展，提升查询质量和检索性能。

Comments Accepted for publication in ACM TIST, 2026

A Mixed-Reality Testbed for Autonomous Vehicles

自动驾驶汽车的混合现实测试平台

H. M. Sabbir Ahmad, Ehsan Sabouni, Emrullah Celik, Zean Wan, Damola Ajeyemi, Christos G. Cassandras, Wenchao Li

机构 * Division of Systems Engineering（系统工程系） ； Boston University（波士顿大学） ； 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 ：safety(abstract)

AI总结 提出一种混合现实硬件在环测试平台，集成物理移动机器人与高保真仿真环境，用于验证感知、规划和控制算法，并支持多智能体系统研究。

Comments 9 pages, 7 figures, 1 table

Moebius: 0.2B Lightweight Image Inpainting Framework with 10B-Level Performance

Moebius: 0.2B轻量级图像修复框架，性能达10B级别

Kangsheng Duan, Ziyang Xu, Wenyu Liu, Xiaohu Ruan, Xiaoxin Chen, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出Moebius轻量级图像修复框架，通过局部-λ混合交互模块和自适应多粒度蒸馏策略，以0.22B参数实现与10B级模型FLUX.1-Fill-Dev相当甚至更优的生成质量，推理速度提升15倍以上。

Beyond the Linear Separability Ceiling: Aligning Representations in VLMs

超越线性可分上限：对齐视觉-语言模型中的表征

Enrico Vompa, Tanel Tammet, Mohit Vaishnav

机构 * Applied Artificial Intelligence Group（应用人工智能小组） ； Tallinn University of Technology（塔林技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出线性可分上限（LSC）诊断框架，发现VLM存在对齐差距，并通过对比目标重塑视觉流形，使模型在抽象组合推理任务上显著超越LSC。

Comments Accepted TMLR