大模型对齐与安全

FairFund-Bench: Evaluating Distributive Bias in LLM Resource Allocation

FairFund-Bench：评估大语言模型资源分配中的分配偏差

Martin Lukk

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 FairFund-Bench基准通过调整审计格式等特征，发现LLM资源分配的偏差受审计类型影响，且因果框架效应强于人口统计效应，可用于评估LLM的分配偏差。

Comments 19 pages, 7 figures. Code and data: https://github.com/martinlukk/fairfund-bench

Federated Foundation Models Fine-Tuning with Heterogeneous Compressed Clients

采用异构压缩客户端的联邦基础模型微调

Shengkun Zhu, Jinshan Zeng, Zhihua Allen-Zhao, Mayi Xu, Quanqing Xu, Wei Ren, Qiang Yang, Yang Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OceanBase, Ant Group（蚂蚁集团OceanBase） ； School of Management, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学管理学院） ； School of Mathematics and Statistics, Xidian University（西安电子科技大学数学与统计学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, China University of Geosciences（中国地质大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对基础模型联邦学习的资源不对称问题，提出FedSLM框架，通过SVD分解等技术实现异构压缩客户端的联邦微调，实验显示其在多基准上优于现有基线且客户端内存需求更低。

AICO: Feature Significance Tests for Supervised Learning

AICO：监督学习中的特征重要性检验

Kay Giesecke, Enguerrand Horel, Chartsiri Jirachotkulthorn

机构 * Stanford University, Department of Management Science and Engineering and Institute for Computational and Mathematical Engineering（斯坦福大学管理科学与工程系和计算与数学工程研究所） ； Upstart, Inc.（Upstart公司） ； Stanford University, Institute for Computational and Mathematical Engineering（斯坦福大学计算与数学工程研究所） 纠错

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

AI总结 AICO提出一种高效统计方法，通过屏蔽特征信息来测试特征对预测性能的贡献，为大规模模型提供无分布假设的可解释性工具。

A Platform-Agnostic Multimodal Digital Human Modelling Framework: Neurophysiological Sensing in Game-Based Interaction

一种平台无关的多模态数字人类建模框架：基于游戏交互的神经生理传感

Daniel J. Buxton, Mufti Mahmud, Jordan J. Bird, Thomas Hughes-Roberts, David J. Brown

机构 * Nottingham Trent University（诺丁汉特伦大学） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（国王法赫德石油和矿物大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种平台无关的多模态数字人类建模框架，通过统一的神经生理传感和游戏交互环境，支持AI驱动的可重复、可扩展的交互研究。

Fisher Information, Training and Bias in Fourier Regression Models

傅里叶回归模型中的费舍尔信息、训练与偏差

Lorenzo Pastori, Veronika Eyring, Mierk Schwabe

机构 * Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Institut für Physik der Atmosphäre（德国航空航天中心（DLR）大气物理研究所） ； Institute of Environmental Physics (IUP), University of Bremen（环境物理学研究所（IUP），不莱梅大学） 纠错

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

AI总结 该研究利用量子神经网络与傅里叶模型的等价性，推导傅里叶模型的费舍尔信息矩阵，分析有效维度与任务偏差对模型训练和性能的影响，还引入傅里叶模型的张量网络表示，为机器学习研究提供新视角。

Educating the Agentic Engineer: Curricula, Collaboration, and Continuous Learning in the AI Era

培养智能体工程师：AI时代的课程、协作与持续学习

Mamdouh Alenezi

专题命中 AI治理与伦理 ：alignment(abstract)

AI总结 针对AI时代软件与系统工程的转型需求，本文提出ACCEL框架，构建智能体工程师的教育架构，明确核心能力与实施路径，识别风险并主张开展系统性教育变革。

ParaASR: Multi-Token Prediction for Fast and Long-Context LLM-Based Speech Recognition

ParaASR：面向快速长上下文基于大语言模型的语音识别的多令牌预测

Qingjian Lin, Yuxin Li, Haoyang Zhang, Jun Chen, Yechang Huang, Feng Tian, Xie Li, Xiangyu Tony Zhang, Daijiao Liu, Yuxin Zhang, Jinglan Gong, Bo Zhao, Fei Tian, Xuerui Yang, Gang Yu, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang

机构 * StepFun（阶跃星辰） ； NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； UNSW（新南威尔士大学） ； SJTU（上海交通大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 AI治理与伦理 ：safety(abstract)

AI总结 ParaASR是一款基于大语言模型的ASR系统，通过多令牌预测技术，在保持低错误率、低延迟的同时，支持32K长上下文及30分钟音频的快速转录，兼顾识别质量、速度与上下文长度。

Comments 14 pages, 3 figures, 4 tables