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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-06-23 至 2026-06-23 共收录 35 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 其他安全 35 篇

2606.20696 2026-06-23 cs.CL cs.AI eess.AS 新提交 81%

MindAlign: Decoding Inner Speech from fMRI Signals via Multimodal Embedding Alignment under Limited Data

MindAlign: 在有限数据下通过多模态嵌入对齐从fMRI信号解码内心语言

Muxuan Liu, Ichiro Kobayashi, Satoshi Nishida

机构 * Graduate School of Humanities and Sciences Ochanomizu University(大仓山大学人文科学研究生院) Center for Information and Neural Networks Advanced ICT Research Institute National Institute of Information and Communications Technology(信息与神经网络中心先进信息通信研究机构信息通信技术研究所)

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

AI总结 提出MindAlign两阶段框架,通过神经-语义对齐将fMRI信号映射到多模态语义空间,再结合视觉上下文冻结多模态语言模型生成文本,在静默图像描述数据上优于基线,且语义-语言投影可跨被试泛化。

Comments Preprint. Under review

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2606.19346 2026-06-23 cs.CL cs.AI 新提交 81%

Disentangling Linguistic Relatedness from Task Alignment in Cross-Lingual Transfer

跨语言迁移中语言相关性与任务对齐的解耦

Ahmed Haj Ahmed, Ruochen Zhang, Alvin Grissom

机构 * Haverford College(哈弗福德学院) Brown University(布朗大学)

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

AI总结 通过微调大语言模型并在闪语族与非闪语族语言上评估零样本阅读理解,发现跨语言迁移主要提升任务格式对齐而非语言特定知识。

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2606.22992 2026-06-23 cs.CL 新提交 79%

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University(成均馆大学) NAVER

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

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块,通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能,并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

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2606.21906 2026-06-23 cs.CL 新提交 79%

Deeper is Not Always Better: Mitigating the Alignment Tax via Confident Layer Decoding

更深并非总是更好:通过置信层解码缓解对齐税

Xuanming Zhang, Sining Zhoubian, Yuxuan Chen, Tianyi Tang, An Yang, Sean Du, Chujie Zheng, Fei Huang, Dayiheng Liu, Gao Huang, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc.(阿里巴巴集团 Qwen 团队) Tsinghua University(清华大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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

AI总结 提出Confident Decoding,一种无需训练的解码策略,通过熵引导的保守反向搜索动态选择最可靠的近最终层,以缓解对齐微调导致的最终层扰动,提升推理性能。

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2606.21851 2026-06-23 cs.CL 新提交 79%

TALAS: Teacher-Anchored Layer Alignment with Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Embedding Distillation

TALAS:基于教师锚定的层对齐与自适应锐度感知最小化的嵌入蒸馏

Quoc Phong Dao, Hoang Son Nguyen, Pham Khanh Chi, Linh Ngo Van, Nguyen Thi Ngoc Diep, Thien Huu Nguyen, Trung Le

机构 * Hanoi University of Science and Technology(河内科技大学) VNU University of Engineering and Technology(越南国立大学工程与技术大学) University of Oregon(俄勒冈大学) Monash University(莫纳什大学)

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

AI总结 提出TALAS框架,通过教师锚定机制仅蒸馏最终句子嵌入到学生上层,结合层对齐自蒸馏和自适应锐度感知最小化,在降低计算成本的同时提升句子嵌入蒸馏性能。

Comments ACL 2026

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2606.20890 2026-06-23 cs.CL cs.IR 新提交 79%

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden(德累斯顿工业大学) SpeechMind GmbH(SpeechMind 公司) Shamoon College of Engineering(沙蒙工程学院) ScaDS.AI Dresden/Leipzig(ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡)

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

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题,提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择,通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码,显著提升召回率和解析输出数量。

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2606.21915 2026-06-23 cs.CV 新提交 78%

GTA-Net: Cooperative Game Theory for Vision-Language Alignment in Chest X-Ray Report Generation

GTA-Net:合作博弈论在胸部X光报告生成中的视觉-语言对齐

Saif ur Rehman Khan, Imad Ahmed Waqar, Sebastian Vollmer, Andreas Dengel, Muhammad Nabeel Asim

机构 * Department of Computer Science, Rhineland-Palatinate Technical University of Kaiserslautern-Landau(莱茵兰-普法尔茨凯泽斯劳滕-兰道工业大学计算机科学系) German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)(德国人工智能研究中心) IntelligentX GmbH

专题命中 其他安全 :alignment(title,abstract)

AI总结 提出GTA-Net,利用合作博弈论实现图像区域与文本的显式对齐,通过二元和三元对齐器提升胸部X光报告生成的临床一致性。

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2606.22226 2026-06-23 cs.GT cs.AI cs.IT math.IT 新提交 76%

Quantifying Theoretical AI Alignment Guarantees: Receiver-Utility Bounds in Bayesian Persuasion

量化理论上的AI对齐保证:贝叶斯说服中的接收者效用界

Eric Yachbes, Eva Tardos

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

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

AI总结 通过贝叶斯说服模型,研究AI发送者优化错位目标时,人类接收者仍能获得多少有用信息,证明接收者效用比不超过3/2,并给出紧性下界。

Comments 12 pages, EC 2026 Poster and EC 2026 Incentive-Based AI Alignment Workshop Poster

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2606.22769 2026-06-23 cs.LG cs.AI 新提交 73%

Noise is Signal: Density-Based Outliers as Leading Indicators of Occupational Emergence in Labor Market Text

噪声即信号:基于密度的异常值作为劳动力市场文本中职业涌现的领先指标

Shreyash Rawat

机构 * Independent Researcher(独立研究员)

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

AI总结 本文提出涌现-密度反转假设,证明低密度异常值预示新职业涌现,通过时序分析验证并改进涌现职业评分,预测准确率从F1=0.61提升至0.74。

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2606.23668 2026-06-23 cs.LG 新提交 70%

On the Limits of Prompt-Conditioned Language Models as General-Purpose Learners

关于提示条件语言模型作为通用学习器的局限性

David Mguni, Julian Ma, Jun Wang

机构 * Queen Mary University London(伦敦玛丽女王大学) University College London(伦敦大学学院)

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

AI总结 本文通过廉价谈话博弈模型分析提示条件语言模型,证明语言作为容量受限通道导致任务不可区分性,并因对齐约束产生不可约误差,从而否定其通过提示实现通用问题求解的能力。

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2606.23124 2026-06-23 cs.CL cs.AI 新提交 62%

PRIDE: Privileged Information-enhanced Distillation for Empathetic Dialogue Generation

PRIDE: 特权信息增强的共情对话生成蒸馏方法

Jiaqiang Wu, Zhouan Zhu, Shangfei Wang

机构 * Anhui Robot Technology Standard Innovation Base, School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽机器人技术标准创新基地)

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

AI总结 提出PRIDE方法,利用训练时可用但推理时不可用的特权信息(如心理标注或未来事件摘要),通过共情推理提示、多源注意力机制和双对齐损失,将大模型的共情推理能力蒸馏到小模型,在资源受限场景下保持性能。

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2606.22550 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.CL cs.MM 新提交 62%

Training-Free Semantic Correction for Autoregressive Visual Models

自回归视觉模型的免训练语义校正

Junhao Chen, Chanyu Zhu, Zheqi Lv, Keting Yin, Shengyu Zhang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shandong University(山东大学)

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

AI总结 提出Gazer框架,通过多模态大语言模型反馈在自回归视觉模型采样循环中进行语义诊断与校正,无需额外训练即可提升语义对齐和组合准确性。

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2606.21977 2026-06-23 cs.CY cs.AI cs.HC 新提交 62%

Old Fictions, New Skins: Evaluating the Manipulative Capabilities of LLMs in Healthcare

旧小说,新皮肤:评估LLM在医疗保健中的操纵能力

Gathoni Ireri, Roger D. Odipo

机构 * ILINA Program(ILINA项目) Haki AI

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

AI总结 通过随机实验发现,ChatGPT 5.2和DeepSeek V3.2在肯尼亚参与者中能显著操纵其治疗决策,成功率从44.0%升至59.5%,凸显非洲医疗AI中防范操纵的必要性。

Comments 28 pages, 4 figures

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2606.21843 2026-06-23 cs.AI cs.CL 新提交 62%

Measuring What Persists: Conditioning Mechanisms and a Geometric Framework for AI Agent Identity

测量持续存在的内容:AI智能体身份的调节机制与几何框架

Andrew Tanner

机构 * Anisotrope AI

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

AI总结 提出基于√JSD度量空间和丰富范畴理论中幅度同调的几何框架,用于测量AI智能体身份结构,发现双机制调节结构:身份真空簇和安全盆地簇,并通过等边探针基线验证身份规范创造可测量的行为丰富性。

Comments 29 pages, 6 figures, 8 tables

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2606.21197 2026-06-23 cs.CV cs.AI cs.LG 新提交 62%

Extraction and Analysis of Multimodal Concepts in Vision Language Models through Sparse Autoencoders

通过稀疏自编码器提取和分析视觉语言模型中的多模态概念

Sergio Lanza, Jae Hee Lee, Stefan Wermter

机构 * Knowledge Technology, Department of Informatics, University of Hamburg(汉堡大学信息学系知识技术实验室)

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

AI总结 提出基于稀疏自编码器的框架,从视觉语言模型中提取视觉、文本和多模态概念,通过余弦相似度评估概念与样本的对齐,在VQA数据集上提升视觉概念质量达45%。

Comments International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2026, Padua

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2606.13007 2026-06-23 cs.LG cs.AI 新提交 62%

scLLM-DSC: LLM-Knowledge Enhanced Cross-Modal Deep Structural Clustering for Single-Cell RNA Sequencing

scLLM-DSC:基于LLM知识增强的跨模态深度结构聚类用于单细胞RNA测序

Ping Xu, Pengjiang Li, Tian Du, Zaitian Wang, Jiawei Gu, Zhiyuan Ning, Ziyue Qiao, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算机网络信息中心) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学杭州高等研究院) School of Computing and Information Technology, Great Bay University(大湾区大学计算机科学与技术学院) School of Engineering, Westlake University(西湖大学工学院)

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

AI总结 提出scLLM-DSC框架,通过知识驱动语义视图与结构感知拓扑视图的跨模态对比对齐,利用LLM增强单细胞RNA测序数据的聚类性能,显著优于现有方法。

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2605.09893 2026-06-23 cs.CL cs.AI 版本更新 62%

Pseudo-Deliberation in Language Models: When Reasoning Fails to Align Values and Actions

语言模型中的伪 deliberation:当推理无法使价值观与行动一致时

Sushrita Rakshit, Hanwen Zhang, Hua Shen

机构 * New York University(纽约大学)

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

AI总结 本文研究了语言模型中价值观与行动不一致的问题,提出伪 deliberation 概念,并通过 VALDI 框架评估对齐程度,发现不同模型在生成对话中存在一致的偏差。

Comments 9 pages, 5 main figures

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2602.09416 2026-06-23 cs.CL cs.CY 版本更新 62%

Are Language Models Sensitive to Morally Irrelevant Distractors?

语言模型对道德无关干扰因素敏感吗?

Andrew Shaw, Christina Hahn, Catherine Rasgaitis, Yash Mishra, Alisa Liu, Natasha Jaques, Yulia Tsvetkov, Amy X. Zhang

机构 * University of Washington(华盛顿大学) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

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

AI总结 本研究借鉴道德心理学中的“情境主义”观点,通过构建包含60种道德无关干扰因素的多模态数据集,发现这些干扰因素能使大语言模型的道德判断偏移超过30%,揭示了其道德判断的不稳定性。

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2606.22382 2026-06-23 eess.IV cs.AI cs.CV 新提交 57%

Large Language Model-Assisted Cleaning of Report-Derived Labels in a Large-Scale Chest CT Dataset

大型胸部CT数据集中基于大语言模型的报告衍生标签清洗

Yosuke Yamagishi, Atsushi Takamatsu, Mototsugu Sato, Tomohiro Kikuchi, Shouhei Hanaoka, Takeharu Yoshikawa, Osamu Abe

机构 * Division of Radiology and Biomedical Engineering, Graduate School of Medicine, The University of Tokyo(放射医学与生物医学工程系,东京大学医学研究生院) Department of Computational Diagnostic Radiology and Preventive Medicine, The University of Tokyo Hospital(计算诊断放射学与预防医学系,东京大学医院) Department of Radiology, Kanazawa University Hospital(金泽大学医院放射科) Faculty of Medicine, The University of Tokyo(东京大学医学系) Department of Radiology, School of Medicine, Jichi Medical University(立命馆大学医学系放射科) Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital(东京大学医院放射科)

专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本研究利用大语言模型(GPT-5.4)清洗CT-RATE数据集中的标签-报告不一致性,通过放射科医生裁决验证,发现LLM辅助清洗能有效识别临床相关错误,并提升数据集质量。

Comments 17 pages

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2606.23394 2026-06-23 cs.CL 新提交 57%

Do LLM Embedding Spaces Recover Expert Structure?

LLM嵌入空间是否恢复了专家结构?

Yixuan Zhu, Zhenke Duan, Fanghen Li

机构 * Zhongnan University of Economics and Law(中南财经政法大学)

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

AI总结 研究LLM嵌入空间能否恢复心理健康领域的专家定义类别结构,通过对比预训练和微调Qwen3嵌入,发现对齐程度依赖于粒度级别且需控制混杂因素。

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2606.22495 2026-06-23 cs.AI 新提交 57%

Grounded Scaling: Why Agentic AI Needs Deterministic Environments

Grounded Scaling: 为什么代理型AI需要确定性环境

Liang Ding, Xintong Wang

机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)

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

AI总结 本文论证环境确定性是影响长链代理任务成功的关键因素,提出确定性-效率界限、验证者-古德哈特下限等理论,并构建供应确定性指数和确定性成熟度模型。

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2606.21882 2026-06-23 cs.SD cs.AI 新提交 57%

Streaming T5-based Text-to-Speech Synthesis with Limited Lookahead

基于有限前瞻的流式T5文本到语音合成

Muyang Du, Jason Roche, Junjie Lai

机构 * NVIDIAChina(英伟达中国) NVIDIAUSA(英伟达美国)

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

AI总结 提出S5-TTS,一种基于T5的流式变体,通过编码器-解码器语言模型和单调对齐学习实现逐词增量语音合成,并引入前瞻因果掩码和交错多源蒸馏以在低延迟下保持质量。

Comments 6 pages, 1 figure, 4 tables, Interspeech 2026

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2606.20761 2026-06-23 cs.SE cs.AI cs.ET cs.MA cs.SY eess.SY 新提交 57%

Integrating Large Language Model Agents with Digital Twins for Industrial Autonomous Systems

将大语言模型代理与数字孪生集成用于工业自主系统

Yuchen Xia

机构 * Institut für Automatisierungs- und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart(自动化与软件系统研究所(IAS)的斯图加特大学)

专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出三层框架集成大语言模型、数字孪生与自动化系统,通过TPSR模型和四种LLM角色实现自适应任务规划与执行,提升工业自动化适应性。

Comments Doctoral Dissertation, University of Stuttgart. Doctoral Exam Video Recording: https://youtu.be/Mhd9LiV5TKE

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2606.20707 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交 57%

GEOPHYS: The Geometry of Physical Plausibility

GEOPHYS: 物理合理性的几何学

Christian Internò, Alexander Pondaven, Habon Issa, Fabio Pizzati, Francesco Pinto, Markus Olhofer, Ivan Laptev, Philip Torr, Eero P. Simoncelli, Barbara Hammer, David Klindt

机构 * Bielefeld University(比勒费尔德大学) University of Oxford(牛津大学) Cold Spring Harbor Laboratory(冷泉港实验室) MBZUAI(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Independent(独立作者) Honda Research Institute EU(本田欧洲研究院) New York University(纽约大学) Flatiron Institute, Simons Foundation(西蒙斯基金会熨斗研究所)

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

AI总结 提出GEOPHYS方法,利用冻结图像编码器的每帧嵌入的五个几何特征检测视频中的物理不合理性,在物理违反检测上达到SOTA,并作为验证器提升视频生成模型的物理一致性。

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2606.20598 2026-06-23 cs.HC cs.AI 新提交 57%

Using Biometrics to Understand AI-Assisted Coding Performance and its Perception

使用生物特征理解AI辅助编程性能及其感知

Paolo Burelli, Fabio Calefato, Daniela Grassi, Mihaela Yurieva Hristova, Nicole Novielli, Alberto Antonio, Romano, Paolo Tell

机构 * IT University of Copenhagen(丹麦技术大学) University of Bari(巴里大学)

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

AI总结 通过脑电图、眼动追踪等生物特征数据,发现AI辅助编程与无辅助编程在认知过程上存在显著差异,且主观感知与客观测量不一致。

Comments Stage 2 RR under review at EMSE. The accepted Stage 1 protocol is publicly archived on OSF (DOI: 10.31219/osf.io/mex39_v2)

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2606.22859 2026-06-23 cs.AI astro-ph.IM physics.soc-ph 新提交 57%

AI Scientists as Engines of Discovery: A Case for Development within Reformed Institutions

作为发现引擎的AI科学家:在改革机构内发展的案例

Raul Jimenez, Boris Bolliet, Francisco Villaescusa-Navarro, Rabih Zbib, Benjamin Wandelt, David N. Spergel, Thomas Meier, Jessica Montgomery, Hana Aliee, Licia Verde

机构 * Institute of Cosmos Sciences (ICCUB), University of Barcelona(巴塞罗那大学宇宙科学研究所) ICREA Cavendish Astrophysics, University of Cambridge(剑桥大学卡文迪什天体物理学) Kavli Institute for Cosmology, University of Cambridge(剑桥大学卡维里宇宙学研究所) Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute(弗拉蒂隆研究所计算天体物理中心) Department of Astrophysical Sciences, Princeton University(普林斯顿大学天体物理科学系) Avature Department of Physics and Astronomy, Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学物理与天文学系) Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系) Flatiron Institute(弗拉蒂隆研究所) Munich Center for Machine Learning, LMU Munich(慕尼黑大学慕尼黑机器学习中心) Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge(剑桥大学计算机科学与技术系) School of Clinical Medicine, University of Cambridge(剑桥大学临床医学院)

专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文论证多智能体AI系统将从被动工具进化为“AI科学家”,通过原型框架Denario加速发现周期,并提出机构需为验证、问责、可解释性和双重用途安全进行改革。

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2512.19309 2026-06-23 cs.LG eess.SP 57%

Time-Vertex Machine Learning for Optimal Sensor Placement in Temporal Graph Signals: Applications in Structural Health Monitoring

时间顶点机器学习用于时间图信号中的最优传感器布置:在结构健康监测中的应用

Keivan Faghih Niresi, Jun Qing, Mengjie Zhao, Olga Fink

机构 * Intelligent Maintenance and Operations Systems Lab., EPFL, Lausanne, Switzerland(智能维护与运营系统实验室,瑞士联邦理工学院,洛桑)

专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出时间顶点机器学习框架,结合图信号处理、时域分析和机器学习,实现可解释且高效的传感器布置,通过识别代表性节点减少冗余并保留关键信息。

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2512.03818 2026-06-23 cs.CL 版本更新 57%

Empirical Prompt Engineering for Construct Identification with Large Language Models

改善人机编码对齐:心理学构念识别中提示工程的实证评估

Kylie L. Anglin, Stephanie Milan, Brittney Hernandez, Claudia Ventura

机构 * Department of Educational Psychology, Neag School of Education, University of Connecticut(教育心理学系,教育学院,康涅狄格大学) Department of Psychological Sciences, College of Liberal Arts and Sciences, University of Connecticut(心理学系,文理学院,康涅狄格大学)

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

AI总结 本研究提出一个实证框架,通过提示工程优化大语言模型在心理学文本中识别构念的性能。实验评估五种提示策略,发现构念定义和任务框架最关键,结合代码簿引导和自动提示工程的少样本方法最接近专家判断。

Comments 22 pages, 2 figures

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2509.00116 2026-06-23 q-bio.NC cs.AI 版本更新 57%

Meta-learning ecological priors from large language models explains human learning and decision making

从大型语言模型中元学习生态先验解释人类学习与决策

Akshay K. Jagadish, Mirko Thalmann, Julian Coda-Forno, Marcel Binz, Eric Schulz

机构 * Institute for Human-Centered AI, Helmholtz Computational Health Center(以人为本的人工智能研究所,海德堡计算健康中心) Computational Principles of Intelligence, Max Planck Institute for Biological Cybernetics(计算智能原理,马克斯·普朗克生物 cybernetics 研究院) Eberhard Karls University of Tübingen(图宾根大学) Princeton AI Lab, Princeton University(普林斯顿大学人工智能实验室)

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

AI总结 提出生态理性分析框架,利用大语言模型生成生态有效任务,通过元学习得到ERMI算法,该算法内化自然问题空间的统计规律,灵活适应新情境,在15个实验中优于多个认知模型,表明人类认知可能反映对日常问题生态结构的适应性对齐。

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2606.23131 2026-06-23 cs.CV 新提交 50%

Expert Consensus on Criteria for the Automated Assessment of Laparoscopic Camera Navigation

腹腔镜摄像头导航自动化评估标准的专家共识

Amir Ebrahimzadeh, Nazila Esmaeili, Michael Ghadimi, Jannis Hagenah

机构 * University Medical Center Göttingen(哥廷根大学医学中心) Fraunhofer Research Institution for Individualized and Cell-based Medical Engineering (IMTE)(弗劳恩霍夫个性化与细胞医学工程研究所)

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 通过专家调查和计算机视觉技术评估,确定了腹腔镜摄像头导航的14个关键方面,并建立了临床重要性与技术就绪度矩阵,为自动化技能评估提供路线图。

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