大模型对齐与安全

Gradient-Based Speech-to-Text Alignment for Any ASR Model: From CTC to Speech LLMs

基于梯度的任意语音识别模型的语音到文本对齐：从连接主义时间分类到语音大语言模型

Albert Zeyer, Ralf Schlüter, Hermann Ney

机构 * Machine Learning and Human Language Technology Group, RWTH Aachen University（机器学习与人类语言技术组，亚琛工业大学） ； AppTek GmbH（AppTek公司） 纠错

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

AI总结 研究基于梯度的任意可微语音识别模型的语音到文本对齐方法，通过对教师强制令牌对数概率取梯度并解码，无需训练、改模型及对齐头，适用于各模型家族，在多模型上评估，结果显示该方法能产生可用对齐，有优有劣。

User identity conditions moral wrongness ratings in non-reasoning large language models

用户身份影响非推理大语言模型的道德错误评级

Willem Fourie, Isabel Ray, Gray Manicom

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

AI总结 研究通过行为自下而上方法，评估两个非推理大语言模型，发现用户身份影响其道德错误评级，严重伤害行为有上限效应，有争议规则行为有角色条件性变化，为人工智能价值对齐讨论提出问题并助力重构。

Mechanistic Interpretability for Neural Networks: Circuits, Sparse Features and Symbolic Reasoning

神经网络的机械可解释性：电路、稀疏特征和符号推理

Pranav Sawant, Jakub Krejčí

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； VSB—Technical University of Ostrava（奥斯特拉瓦技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究神经网络机械可解释性，通过Transformer电路分析、Sparse Autoencoders等工具应对叠加等挑战，探索控制模型行为方法，还将机械见解与神经符号人工智能框架联系，以实现神经网络内部算法逆向工程及可解释。

Comments 20 pages

Progressive Crystallization: Turning Agent Exploration into Deterministic, Lower-Cost Workflows in Production

渐进式结晶：将代理探索转化为生产中确定性、低成本的工作流程

Arun Malik

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对IT运营中AI代理成本高问题，提出渐进式结晶方法，通过三阶段执行分类法及证据提升机制，将代理探索转化为低成本工作流程，在生产云网络AIOps系统上评估效果良好，提升确定性执行、降低成本并提高安全性。

Comments Conference-style paper; 10 pages (estimated from manuscript formatting if applicable); focuses on agentic AI, AIOps, workflow automation, deterministic execution, and LLM cost optimization

Learning social norms enhances compatibility in dynamic human-AI coordination

学习社会规范可增强动态人机协作中的兼容性

Yi Yang, Siyuan Liu, Xin Gao, Huamu Sun, Chao Liu, Qing Zhou, Bingbing Nie

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, Beijing, China（北京安全人工智能与超对齐关键实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, Beijing, China（北京人工智能安全与治理研究院） 纠错

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

AI总结 研究以行人与车辆互动为代表，搭建实验平台，识别出人类社会规范的三项原则，将其融入人工智能显著改善人机协作，在闭环互动任务中，融入社会规范的大语言模型总分比基线策略高出近四倍，比人际互动高出43%。

Comments 44 pages, 5 figures, supplementary information included

SmartHomeSecure: Automated Detection and Repair of Smart Home Configuration Errors Using Large Language Models

智能家居安全：使用大语言模型自动检测和修复智能家居配置错误

Yizhi Wang, Xinghua Gao, Reachsak Ly, Alireza Shojaei

机构 * Myers-Lawson School of Construction, Virginia Polytechnic Institute and State University（Myers-Lawson工程学院，弗吉尼亚理工学院和州立大学） ； School of Technology, Eastern Illinois University（技术学院，东伊利诺伊大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能家居配置文件错误问题，提出SmartHomeSecure原型，结合轻量级程序分析与约束引导大语言模型生成，实现自动检测与修复，经实验评估，四个模型测试结果显示该方法能有效提高智能家居配置修复的可靠性和可用性。

Reward Valuation in Vision Language Models: Causal Mechanisms Underlying Anhedonia

视觉语言模型中的奖励估值：快感缺乏背后的因果机制

Melika Honarmand, Samin Mahdipour Aghabagher, Martin Schrimpf

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨视觉语言模型中奖励估值情况，基于神经科学观点，通过有针对性扰动识别奖励预期单元，测试其因果作用，发现模型存在奖励估值和预期缺陷，结果反映了人工智能模型与人类平行的奖励估值回路。

AI for Cultural Heritage Textiles: Fine-Tuned Latent Diffusion for Novel Ulos Motif Synthesis

用于文化遗产纺织品的人工智能：针对新型乌洛花纹合成的微调潜在扩散模型

Humasak Tommy Argo Simanjuntak, Jesika Purba, Sitogab Girsang, Widya Manurung, Samuel Situmeang, Arlinta Barus, Daniel Oranova Siahaan

机构 * Information Systems Study Program, Faculty of Informatics and Electrical Engineering, Institut Teknologi Del（信息系统研究项目，信息与电气工程学院，技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统乌洛编织局限，提出在高分辨率乌洛图案数据集上微调Protogen v3.4和Stable Diffusion v1.4两个潜在扩散模型来生成新颖设计，通过多种方式评估模型性能，发现特定引导尺度能平衡保真度与多样性，支持非物质文化遗产创新更新。

Comments 21 pages, 8 figures, 3 tables. The manuscript is currently under review at the 2026 4th International Conference on Data, Information and Computing Science (https://www.cdics.org/)

Practicing with Language Models Cultivates Human Empathic Communication

与语言模型练习培养人类共情沟通

Aakriti Kumar, Nalin Poungpeth, Diyi Yang, Bruce Lambert, Matthew Groh

机构 * Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院） ； Northwestern Institute for Complex Systems, Northwestern University（西北大学复杂系统研究所） ； Ryan Institute on Complexity, Northwestern University（西北大学复杂性研究院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Communication Studies, Northwestern University（西北大学传播学系） ； Department of Computer Science, Northwestern University（西北大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究通过实验平台探讨共情沟通技能的提升，发现简短的LLM指导干预能有效提升参与者与规范共情沟通模式的匹配度，并发现沉默共情效应。

Platonic Representations for Poverty Mapping: Unified Vision-Language Codes or Agent-Induced Novelty?

贫困地图绘制的柏拉图式表示：统一的视觉语言代码还是智能体诱导的新颖性？

Satiyabooshan Murugaboopathy, Connor T. Jerzak, Adel Daoud

机构 * AI and Global Development Lab（人工智能与全球发展实验室） ； Institute for Analytical Sociology（分析社会学研究所） ； Institute of Computer Science（计算机科学研究所） ； Department of Government（政府系） 纠错

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

AI总结 研究社会经济指标在卫星图像和网络文本中的信息印记，开发多模态框架经五条管道预测家庭财富，贡献包括融合视觉与文本提升预测、发现部分表示对齐证据、发布大规模多模态数据集。

Comments ICSC 2026

A Digital Twin Framework for Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems Using Generative Model

面向自动驾驶系统元形测试的数字孪生框架：基于生成模型

Tony Zhang, Burak Kantarci, Umair Siddique

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） ； reasonX Labs Inc.（reasonX实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于生成模型的数字孪生框架，用于自动驾驶系统的元形测试，通过生成多样化驾驶场景提升测试覆盖率和有效性。

Scaling Mixture-of-Experts Video Pretraining for Embodied Intelligence

用于具身智能的缩放专家混合视频预训练

Shuailei Ma, Jiaqi Liao, Xinyang Wang, Jingjing Wang, Chaoran Feng, Zijing Hu, Chong Bao, Zichen Xi, Yuqi Gan, Weisen Wang, Yanhong Zeng, Qin Zhao, Zifan Shi, Wei Wu, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Shangzhan Zhang, Jiahao Shao, Yipengjing Sun, Liangxiao Hu, Lunke Pan, Nan Xue, Kecheng Zheng, Yinghao Xu, Xing Zhu, Yujun Shen, Ka Leong Cheng

机构 * Robbyant（蚂蚁灵波） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对视频生成模型领域不匹配问题，提出LingBot-Video，采用MoE架构、构建数据剖析引擎、开发多维奖励系统进行视频预训练，验证了其性能和效率，贡献了首个大规模开源MoE视频基础模型。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-video

Exploring Serendipity in Information Seeking for Digital Collections: A Mixed-Methods Survey Study toward Human-Centered Design

探索数字馆藏信息检索中的意外发现：以用户为中心设计的混合方法调查研究

Saumik Shashwat, Xiaoyi Xue, Benjamin Charles Germain Lee

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究以混合方法调查探索数字馆藏信息检索中的意外发现，通过在线调查获取用户体验等数据，发现目标宽泛和具体的参与者意外发现感知情况、意外数字环境与发现的关联及影响因素等，并讨论了促进意外发现的系统设计方向。

Comments 9 pages, 2 figures, 2 tables

Machine Learning-Based Battery State-of-health Prediction for Unmanned Aerial Vehicles Predictive Maintenance

基于机器学习的无人机预测性维护电池健康状态预测

Jiarui Xie, Lingchen Kong, Mohamed Rami Latreche, Sean Smith, Elaine Mosconi, Yaoyao Fiona Zhao

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 研究针对无人机电池健康状态预测中数据稀缺等问题，开发基于机器学习的管道，通过飞行实验收集数据，选电压等为输入特征，将时间序列数据转图像，利用迁移学习获准确预测模型。

Comments 6 pages, 2 figures, 4 tables

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢？基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』） ； RAI Institute（RAI研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 提出WanderDream数据集，利用世界模型进行心理探索的仿真模拟，使代理无需主动探索即可回答空间假设问题，实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream