大模型对齐与安全

Are we Merging the Right Models? Impact of Expert Training Duration on Model Merging for LLMs

我们合并的模型正确吗？专家训练时长对大语言模型模型合并的影响

Nikita Kozodoi, Zainab Afolabi, Jack Butler

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

AI总结 研究领域专家训练时长对大语言模型模型合并质量的影响，在多领域多模型规模上微调专家模型，保存不同训练步数的检查点并评估五种合并方法，发现方法依赖模式，表明训练时长和合并方法应联合选择。

Comments Accepted to ICML 2026 workshop on weight-space symmetries

FairCoder: Probing LLM Bias in High-Stakes Decision Making via Coding Tasks

FairCoder：通过编码任务探究高风险决策中语言模型的偏差

Yongkang Du, Jen-tse Huang, Jieyu Zhao, Lu Lin

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 研究通过FairCoder基准将决策制定设为编码任务，探究LLMs在多领域的偏差，针对现有指标不足提出FairScore指标，经实验揭示了此前未充分探索的偏差模式，凸显LLMs作决策代理的风险并提供评估框架。

Move-Then-Operate: Behavioral Phasing for Human-Like Robotic Manipulation

移动-然后-操作：用于类人机器人操作的行为相位

Haoming Xu, Lei Lei, Jie Gu, Chu Tang, Jingmin Chen, Ruiqi Wang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, China.（杭州高等研究院，中国科学院大学，中国杭州） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China.（中国科学技术大学，中国合肥） ； School of Aritificial intelligence, Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China（人工智能学院，人工智能研究院，北京科技大学，中国北京） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出Move-Then-Operate框架，将机器人操作分为粗略移动和接触关键交互两个阶段，通过双专家策略提升操作精度与效率。

Comments 15 pages, 10 figures