大模型对齐与安全

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。

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