大模型对齐与安全

Fidelity Is Not Safety: Gently-Compressed LLMs Pass Every Data-Free Quality Guard Yet Invent Procedure Steps in Agentic Execution

保真度≠安全性：轻度压缩的大语言模型通过所有无数据质量防护，但在智能体执行中生成指令中不存在的流程步骤

I. Kennedy, T. Kennedy

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

AI总结 该研究发现轻度压缩LLM虽通过困惑度、MMLU等无数据质量防护，但在智能体执行SOP时会生成指令外流程步骤，提出基于压缩误差双轴统计量的无数据筛查方法以保障智能体安全。

Safeguards Based on Copyable Context Cannot Provide Reliable Safety for LLMs

基于可复制上下文的安全防护无法为大语言模型提供可靠的安全性

Pingyu Wu, Lingyao Zhu, Weiming Zhang, Nenghai Yu

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

AI总结 该研究指出基于可复制上下文的LLM安全防护存在三难困境，提出用可信凭证补充防护以预测下游使用，其结论经相关评估与程序验证具有实际意义。

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi

Measuring Alignment With Reader Highlights Net of Position and Length

通过读者标注的位置和长度网络测量对齐度

Kazuki Nakayashiki, Keisuke Watanabe

专题命中 其他安全 ：alignment(title)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对上下文压缩评估的混淆问题，提出匹配位置长度的方法，发现语言模型重要性排名对齐度优于人类读者外的基准，且前期某结论无法在当前语料库复现。

Comments 15 pages, 7 tables. Analysis code and de-identified artifacts included as ancillary files; five of six scripts reproduce the paper's numbers from the shipped artifacts alone. Reports claims from our own prior work that this corpus does not reproduce, and lists twelve claims withdrawn during internal adversarial review in Appendix A

DECODE: Tackling Representation and Decision Degradation in Continual AI-Generated Image Detection

DECODE：解决持续AI生成图像检测中的表征与决策退化问题

Zihao Cai, Xinghan Li, Ruiyan Yang, Xue Song, Haijun Shan, Jingjing Chen

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对持续AI生成图像检测中的双重退化问题，提出解耦式框架DECODE，结合SDR与CDA技术，在19个领域上实现高准确率且遗忘率极低，还能泛化至未见过的生成器。

DualAnchor: Preserving Language Priors and Improving Lexical Fidelity in Gloss-Free Sign Language Translation

DualAnchor：无注释手语翻译中保留语言先验并提升词汇保真度

Hongbin Zhang, Junhao Liu, Xuefeng Bai, Youcheng Pan, Yang Xiang, Kehai Chen

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

AI总结 针对现有无注释手语翻译方法的语言先验退化与词汇保真度差距问题，提出结合TPA和OTA的DualAnchor框架，在两个基准数据集上取得良好性能。

AI-assisted pre-review of open-source software submissions: an experience report from BOSC 2026

AI辅助的开源软件提交预评审：来自BOSC 2026的经验报告

Tazro Ohta, Nomi L. Harris, Seth Carbon

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

AI总结 本研究针对BOSC 2026投稿激增问题，开发bosc-pre-review与Runabilly辅助评审，调查显示该预评审工具对志愿评审人员有用，需人工复核结论。

Comments 18 pages, 4 figures

EgoGenesis: Egocentric World-Action Modeling with Online Anchored Projective Memory and Action-3D RoPE

EgoGenesis：基于在线锚定投影记忆与Action-3D RoPE的自我中心世界-动作建模

Zexuan Yan, Yuzhou Wu, Yue Ma, Zonghang He, Kaibo Yin, Xiaobing Tu, Yinggui Wang, Jinkui Ren, Xiantao Zhang, Shijian Wang, Jinghong Liu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tianji KernalMind Co., Ltd.（天机芯智有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoGenesis模拟器，通过在线锚定投影记忆与Action-3D RoPE合成自我中心操作视频，扩充训练数据，显著提升了真实机器人单臂、双臂任务的分布外操作成功率。

Comments project page: https://egogenesis.github.io/

Interpretable Representation via LLM-Driven Generative Disentanglement for Local-Life Service Recommendation

面向本地生活服务推荐的、基于大语言模型驱动的生成式解缠的可解释表示

Long Zhang, Hao Jiang, Sheng Yu, Fei Pan, Peng Jiang, Kun Gai

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

AI总结 针对现有语义ID生成框架的语义纠缠与黑箱问题，提出LGRID模型，通过生成式解缠范式提升本地生活服务推荐的性能与可解释性，在公开数据集上取得显著效果。

The Kinetics of Training: A Driven-Nucleation Rate Law for Emergence, Plasticity Loss, and Circuit Control in Language Models

训练动力学：语言模型中涌现、可塑性丧失与回路控制的成核速率定律

Lei Dong

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

AI总结 该研究提出语言模型能力形成的成核速率定律，揭示无部分 credit 的联合对齐是速率限制步骤，定位可塑性丧失的损伤并找到重新初始化 query-key 切片的解决方案，适用于14亿参数 transformer 的合取回路。

Comments 40 pages, 12 figures

From Found to Designed: Concepts as a Design Axis for Large Language Models

从发现到设计：将概念作为大语言模型的设计轴

Chen Shani

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型概念级结构依赖事后发现而非设计的问题，提出将概念作为设计轴，划分设计空间维度并分析现有模式，推动转向设计带显式概念表示的大语言模型。

Wavelet Phase Diffusion for Structurally and Semantically Consistent Sim-to-Real Translation

用于结构和语义一致的模拟到真实翻译的小波相位扩散

Kaiwen Wang, Frank Bieder, Yinzhe Shen, Carlos Fernandez, Jan-Hendrik Pauls, Omer Sahin Tas

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

AI总结 研究模拟到真实翻译中弥合合成与真实域外观差距并保持结构语义一致的问题，提出小波相位扩散方法，通过双树复小波包变换域操作及低频随机化，在未配对数据训练，提升了图像和视频翻译的真实感与一致性。

Comments Project Page: https://kit-mrt.github.io/Wavelet-Phase-Diffusion/

EmoFeedback$^2$: Reinforcement of Continuous Emotional Image Generation via LVLM-based Reward and Textual Feedback

EmoFeedback$^2$：基于LVLM的奖励与文本反馈的连续情绪图像生成强化

Kai Shu, Jingyang Jia, Gang Yang, Long Xing, Xun Chen, Aiping Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 EmoFeedback$^2$通过基于LVLM的奖励与文本反馈机制，提升连续情绪图像生成的质量与情绪保真度。

VIG-RL: Learning to Search and Insert for Verified Image Grounding

VIG-RL：学习搜索与插入以实现可验证的图像定位

Qinhan Yu, Jun Guang, Chong Chen, Wentao Zhang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文针对现有检索增强框架无法动态推理视觉证据插入时机与位置的问题，提出自主智能体框架VIG-RL，将相关工作流建模为主动决策过程，经强化学习优化后实现SOTA性能。

Authoring for Living Worlds: Tool-Constrained LLM Agents for Executable Multi-Actor Scenarios

代理视频生成：通过工具约束的LLM规划从文本到可执行事件图

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布奇实验室技术股份公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出了一种代理系统，通过LLM生成结构化的事件图规范，并在3D引擎中确定性执行，解决了传统视频生成的语义可靠性问题，展示了在物理真实性和语义对齐上的优越表现。

Heterogeneous Treatment Effect Estimation under Noncompliance in the Illinois Workplace Wellness Study with Bayesian Tree Ensembles

伊利诺伊州工作场所健康研究中存在不依从情况时的异质性处理效应估计：基于贝叶斯树集成方法

Jared D. Fisher, David W. Puelz, Sameer K. Deshpande

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 针对存在不依从情况的随机试验，提出贝叶斯因果森林模型以估计依从者的异质性处理效应，通过模拟验证方法有效性，并将其应用于伊利诺伊州工作场所健康研究，发现了干预对代谢参数和健康安全感知的异质性效应。