大模型对齐与安全

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Quantifying Retriever-Generator Alignment in RAG with Local Explanations

用局部解释量化检索生成模型（RAG）中的检索器-生成器对齐

Korbinian Randl, Guido Rocchietti, Aron Henriksson, Ziawasch Abedjan, Tony Lindgren, John Pavlopoulos

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） ； BIFOLD, Technische Universität Berlin（柏林技术大学BIFOLD） ； Department of Informatics, Athens University of Economics and Business（雅典经济与商业大学信息系） ； Archimedes, Athena Research Centre（雅典研究中心Archimedes） 纠错

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

AI总结 研究RAG系统中检索器与生成器交互不透明问题，提出RAG-E框架，用数学归因方法量化二者对齐，通过实验表明WARG能更好捕捉对齐情况，为审计交互提供实用框架，提升RAG系统可靠性与透明度。

Exploring Image-Text Alignment for Radio Galaxy Morphologies

探索射电星系形态的图像-文本对齐

Erica Lastufka, Mariia Drozdova, Svyatoslav Volosynovskiy

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究射电星系图像与文本描述的对齐，利用MiraBest数据集及SigLIP-2模型，经特定提示生成描述并评估。结果显示基于描述的星系分类与图像类似，微调改善局部连贯性，此为射电星系形态研究提供新方法。

Comments Accepted at the AI in Science (AIS) Conference 2025

Aura: Consistent Multi-Subject Video Generation via VLM-Grounded Semantic Alignment

Aura：通过基于VLM的语义对齐实现一致的多主体视频生成

Zixiang Zhou, Zhentao Yu, Yifeng Ma, Hongmei Wang, Wenqing Yu, Cong Wang, Zilin Yang, Rui Chen, Jiarong Ou, Yezhou Liu, Yuan Zhou, Qinglin Lu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 提出Aura框架用于高保真和身份一致的视频生成，引入AI导演级字幕、利用VLM提取多模态语义特征，设计对齐策略，采用多种机制减少伪影，在多主体视频生成上达先进性能。

Comments Project page: https://aura-project-page.github.io/ Code: https://github.com/Camellia997/Aura

Automating Quality Assessment with NLP of LLM-Generated Defeaters

利用自然语言处理对大语言模型生成的反驳进行质量评估自动化

Tihomir Rohlinger, Daniel Ratiu, Stefan Wagner

专题命中 其他安全 ：safety(abstract,journal_ref)；alignment(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型生成的反驳质量评估依赖人工且主观的问题，提出结合保证案例图结构特征、语义嵌入和元分类器的自动化评估方法，经案例研究验证，该方法能减少主观差异，为保证案例审查提供决策支持。

Comments 10 pages, 2 figures. Author preprint version of a paper published at ICSRS 2025

Journal ref 2025 9th International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS), Turin, Italy, 2025, pp. 101 110

ELSA3D: Elastic Semantic Anchoring for Unified 3D Understanding and Generation

ELSA3D：用于统一3D理解与生成的弹性语义锚定

Tianjiao Yu, Xinzhuo Li, Yifan Shen, Onkar Susladkar, Yuanzhe Liu, Xiaona Zhou, Ismini Lourentzou

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

AI总结 研究统一3D基础模型文本-3D交互隐式问题，提出ELSA3D模型，通过弹性语义锚定联合构建语言和几何推理，用尺度感知八叉树令牌化器和锚定令牌表示几何，轻量级路由器使计算和推理弹性化，性能领先且减少计算量和延迟。

The Large Cancer Assistant (LCA): A Model-Agnostic Orchestration Framework for Scalable Clinical Decision Support in Oncology

大型癌症助手（LCA）：用于肿瘤学中可扩展临床决策支持的模型无关编排框架

Ghassen Marrakchi, Basarab Matei

机构 * Ghassen MARRAKCHI（独立研究者） ； Basarab MATEI（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究针对肿瘤学多模态深度学习模型设计局限，提出模型无关的LCA编排框架。利用算法不可渗透原则等方法，经概念验证验证其编排逻辑、算法不可渗透性等，为临床决策支持提供高度适应性基础，利于电子病历互操作性。

Comments 22 pages, 6 figures, 8 tables, 9 appendices, 14 references, Elsevier JBI format

From Blueprint to Reality: Modeling and Applying Putnam's Social Capital Theory with LLM-based Multi-agent Simulations

从蓝图到现实：基于大语言模型的多智能体模拟对普特南社会资本理论的建模与应用

Shiyi Ling, Zhi Zheng, Hui Zheng, Wenjun Xue, Feng Ye, Tong Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University（安徽大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北方自动控制技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用基于大语言模型的多智能体模拟框架SocaSim，对普特南社会资本理论进行建模与应用，通过构建特定环境及智能体实验分析智能老年护理挑战，重现宏观模式且具微观因果路径可解释性，弥合了社会科学与计算机科学。

Comments 23 pages, 13 figures, 11 tables

Is Domain Adaptation Always Helpful? A Frozen-Backbone Study of Cross-Domain Sentiment Transfer

域适应总是有帮助吗？跨域情感转移的冻结主干研究

Phat Tran, Artin Lahni, Pranav Kulkarni, Yaolun Zhang

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨使用冻结预训练语言模型主干时显式域适应的效果，通过训练轻量级MLP适配器并评估向不同领域转移，发现域适应效果因主干对目标域覆盖情况而异，对抗对齐对域专用主干有负面影响，监督对比损失有积极作用。

When Agents Lie: Premeditation, Persistence, and Exploitation in Repeated Games

智能体何时撒谎：重复博弈中的预谋、持续性与可利用性研究

Jerick Shi, Terry Jingcheng Zhang, Bernhard Schölkopf, Vincent Conitzer, Zhijing Jin

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； EuroSafeAI 纠错

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

AI总结 本文针对大语言模型智能体行动前公示意图的诚信问题，设计三阶段n人重复博弈协议，评测前沿模型，发现其偏离公示行为多属预谋，不同模型对公示的语义理解不兼容。

Comments Best Paper Award at ICML NExT-Game Workshop

WordVoice: Explicit and Decoupled Multi-Dimensional Word-Level Control for LLM-Based TTS

WordVoice：基于大语言模型的文本转语音中显式且解耦的多维词级控制

Sihang Nie, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Deyi Tuo, Chengbin Jin, Jialong Mai, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Huya Inc.（Huya公司） ； Tongji University（同济大学） ； The Hongkong polytechnic university（香港理工大学） ； Foshan University（佛山大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于LLM的TTS系统词级控制粗糙的问题，提出统一框架。构建含五维注释的数据集，引入WordVoice将隐式生成变为显式可控范式，经实验验证其在多声学维度上实现卓越解耦控制且保持零样本合成稳定性。

Comments 10 pages, 4 figures, 6 tables; Preprint

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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

AI总结 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

Self-Regulated Personal Contracts as a Harm Reduction Approach to Generative AI in Undergraduate Programming Education

自主调节的个人合同作为减轻生成式AI在本科编程教育中的负面影响的方法

Aadarsh Padiyath, Jessica Shen, Barbara Ericson

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

AI总结 本文设计了基于危害减少和自我调节学习理论的生成式AI合同，帮助学生在编程学习中做出有意决策，但发现自我意识并不总能保证持续的行为改变。

Comments Accepted to 2026 ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education

When Assisting One Disempowers Another

当帮助一方时却削弱了另一方

Claire Yang, Claire Jie Zhang, Maya Cakmak, Max Kleiman-Weiner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究共享环境中人工智能助手行为，指出其可能无意削弱旁观者自主性，即旁观者赋权削弱。从理论上刻画赋权削弱产生条件，通过Disempower-Grid实证表明该现象存在，且受助手目标和能力影响大。

Comments v2: Updated title, added a co-author, extended theoretical analysis of bystander disempowerment, and added new experimental results

MAME: Multidimensional Adaptive Metamer Exploration with Human Perceptual Feedback

MAME：基于人类感知反馈的多维自适应同态体探索

Mina Kamao, Hayato Ono, Ayumu Yamashita, Kaoru Amano, Masataka Sawayama

机构 * Graduate School of Information Science and Technology（信息科学与技术研究生学校） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Graduate School of System Informatics（系统信息科学研究生学校） ； Kobe University（大阪大学） ； Hokkaido University（北海道大学） ； Prometech CG Research（Prometech CG研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对人脑网络与人工模型对齐问题，提出MAME框架，通过人类感知反馈引导在线图像生成，在单个心理物理实验中成功测量多维人类同态体空间，发现人类与CNN模型在低级处理同态体空间对齐较差，强调早期视觉计算重要性，为研究人类视觉功能提供工具。

Comments 26 pages, 12 figures. Accepted at Journal of Vision

Journal ref Journal of Vision, 26(8):1, 1-14, 2026

Structured-Condensed Prompt Tuning in Vision-Language Models for Fine-grained Image Recognition

用于细粒度图像识别的视觉语言模型中的结构化压缩提示调优

Xinda Liu, Qinyu Zhang, Weiqing Min, Guohua Geng, Shuqiang Jiang

机构 * School of Information Science and Technology, Northwest University（西北大学信息科学与技术学院） ； Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对细粒度图像识别中视觉语言模型捕捉细微差别能力有限的问题，提出结构化压缩提示调优（SCPT），通过语义关系编码和语义压缩损失增强语义结构建模，在多基准实验中有效减轻语义模糊性，取得领先性能。

KOAL: Knowledge-Driven Prostate Cancer Grading with Ordinal-Aware Learning

KOAL：基于序数感知学习的知识驱动前列腺癌分级

Zheng Guo, Jiaqi Cui, Haocheng Xiong, Jize Han, Bo Liu, Qianwen Zhang, Rui Chen, Yan Wang

机构 * School of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； China Mobile (Suzhou) Software Technology Company Limited（中国移动（苏州）软件技术有限公司） ； Shanghai Changhai Hospital, Naval Medical University（上海长海医院，海军医学大学） ； Renji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（仁济医院，上海交通大学医学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究利用mpMRI无创预测前列腺癌GGG的问题，提出KOAL框架，含临床上下文调制、知识引导原型对齐和分层序数感知约束三个模块，实验证明该框架优于现有方法，提升了前列腺癌GGG预测准确性。

Comments 10 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at MICCAI 2026. This is the submitted version prior to peer review. The final authenticated version will be available on SpringerLink

ARMS: Anchor-Relational Motion Streaming for Seamless Solo-Social Motion Transitions

ARMS：用于无缝单人-社交运动转换的锚定关系运动流

Huakun Liu, Qing Yu, Kent Fujiwara, Hideaki Uchiyama, Kiyoshi Kiyokawa

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所） ； LY Corporation（LY 公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究旨在从文本生成连续且连贯的人类运动。提出ARMS框架，统一单人运动和人际互动，引入动态不对称表示，用因果关系扩散模型及关系门控实现。实验表明其提升了转换平滑度与社会连贯性，在互动基准测试中表现良好。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://hkliu.com/arms

Recovering Cloud Microstructures with Cascaded Diffusion Inversion

通过级联扩散反演恢复云微观结构

Hanan Gani, Guy Pulik, Daniel Rosenfeld, Duncan Watson-Parris, Salman Khan

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对卫星云图像分辨率不足及现有方法不适用于此类图像的问题，提出基于扩散的两阶段超分辨率框架，能将云微观结构分辨率提高4倍，在精度和视觉质量上优于现有方法，为云微物理分析及利用AI促进气候和可持续性提供路径。

Comments Published at ML4RS Workshop ICLR 2026

Video-Text Temporal Localization via Multi-Scale Convolution and Dynamic Routing

通过多尺度卷积和动态路由实现下一代网络的语义视频通信

Gengtian Shi, Jinze Yu, Chenhao Wu, Shaofei Wang, Eiji Fukuzawa, Junjie Tang, Hiroshi Onoda, Jiang Liu

机构 * Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University（早稻田大学基础科学与工程研究生院） ； Generative AI Innovation Center, Amazon Web Services（亚马逊网络服务生成人工智能创新中心） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对视频流量增长需求，提出语义视频通信框架，用多尺度时间卷积编码器捕捉运动模式，基于胶囊的动态路由机制优化关联，多任务学习统一组件，在实验中取得显著改进。

Comments Accepted at the AAAI 2026 Workshop on AI for Time Series (AI4TS)

Emergence of Preferential Attachment and Glass-Ceiling Effects in Autonomous Networks of LLMs

LLM自主网络中优先连接与玻璃天花板效应的涌现

Yiming Zhang, Vikram Krishnamurthy

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究LLM代理自主选择合作者时网络结构的涌现，发现优先连接和类型依赖的玻璃天花板效应，通过平均场模型证明中心性收敛，实验验证了网络动态对集体性能的影响。

Superman: Unifying Skeleton and Vision for Human Motion Perception and Generation

超人：统一骨骼与视觉用于人体运动感知与生成

Xinshun Wang, Peiming Li, Ziyi Wang, Zhongbin Fang, Zhichao Deng, Songtao Wu, Jason Li, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（通用人工智能国家重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Sony R&D Center（索尼研发中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对人体运动分析范式碎片化问题，提出Superman统一框架，通过视觉引导运动分词器创建跨模态运动词汇，训练单一MLLM架构处理多任务，实验表明该方法在运动任务中性能领先或具竞争力，为运动分析提供高效可扩展路径。

HeartMuLa: A Family of Open Sourced Music Foundation Models

HeartMuLa：一个开源音乐基础模型家族

Dongchao Yang, Yuxin Xie, Yuguo Yin, Zheyu Wang, Xiaoyu Yi, Gongxi Zhu, Xiaolong Weng, Zihan Xiong, Yingzhe Ma, Dading Cong, Jingliang Liu, Zihang Huang, Jinghan Ru, Rongjie Huang, Haoran Wan, Peixu Wang, Kuoxi Yu, Helin Wang, Liming Liang, Xianwei Zhuang, Yuanyuan Wang, Dingdong Wang, Haohan Guo, Junjie Cao, Zeqian Ju, Songxiang Liu, Yuewen Cao, Heming Weng, Yuexian Zou

机构 * HeartMuLa Teams（HeartMuLa团队） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 介绍开源音乐基础模型家族HeartMuLa，含四个组件及两种特殊模式，能跨任务和模态推动音乐理解与生成，扩展到7B参数时有显著改进，可重现商业级系统，为未来研究提供基线并促进多模态应用。