大模型对齐与安全

Location-Aware Fine-Grained Representation Learning for Medical Vision Foundation Models

面向医学视觉基础模型的位置感知细粒度表示学习

Myeongkyun Kang, Yanting Yang, Xiaoxiao Li

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（矢量研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究提出基于位置感知细粒度表示学习的医学视觉基础模型LoFi，构建大规模医学定位数据集MedG，在多项医学视觉任务中性能优于现有模型。

ORCESTRA: VLM-driven Visual Robot programming in Mixed Reality

ORCESTRA：基于视觉语言模型的混合现实视觉机器人编程系统

Ivan Snegirev, Elizaveta Semenyakina, Mikhail Konenkov, Artem Lykov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科技学院） ； R&D Center, MWS（MWS研发中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 ORCESTRA是一款混合现实系统，通过无代码路径点示教和语言引导控制实现机器人数字孪生编程，支持多种异构机器人，其混合现实验证可作为语言引导机器人物理部署前的安全层。

Comments 4 page, 3 figures, 1 table, ISMAR 2026

LLM-Assisted Coalition Formation for Cooperative Perception in Autonomous Driving

大语言模型辅助的自动驾驶协同感知联盟形成

Ahmad Sarlak, Hao Wang, Rahul Amin, Abolfazl Razi

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 该研究针对现有协同感知方法未优化车辆选择的问题，提出LLM辅助的联盟形成框架，结合DPP与ADMM优化，在OPV2V等数据集上实现更优性能与网络效率。

Comments Accepted for presentation at IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2026), Cognitive Radio and AI-Enabled Networks Symposium

Unreliable in Practice? A Comprehensive Study of Errors in LLM-Generated Code

实践中不可靠？对大语言模型生成代码中的错误的综合研究

Rodrigo Pato Nogueira, Marco Vieira, João R. Campos

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本研究分析7款LLMs生成的86726个含错代码样本，对比不同模型、语言的错误模式，发现大型模型也常犯简单错误，代码常省略关键安全检查，为提升LLM生成代码可靠性提供依据。

Comments Accepted for publication in the 37th IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE) 2026

V2VCrafter: Consistent Street-View Image Generation Across Vehicles

V2XCrafter：学习生成跨智能体的驾驶场景

Yihang Tao, Yu Guo, Senkang Hu, Yanan Ma, Zihan Fang, Sam Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 提出V2XCrafter框架，通过渐进式多智能体扩散模型和跨智能体注意力模块，生成跨智能体相机视角的一致可控协作驾驶场景，以增强数据并提升下游协作3D目标检测性能。

GCDance: Genre-Controlled Music-Driven 3D Full Body Dance Generation

GCDance：基于音乐的风格控制3D全身舞蹈生成

Xinran Liu, Xu Dong, Shenbin Qian, Diptesh Kanojia, Wenwu Wang, Zhenhua Feng

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey（萨里大学计算机科学与电子工程学院） ； Department of Music and Media, University of Surrey（萨里大学音乐与媒体系） ； Department of Informatics, University of Oslo（奥斯陆大学信息学系） ； Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey（萨里大学视觉、语音与信号处理中心） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University（江南大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出GCDance框架，通过音乐和文本条件生成风格化的3D舞蹈，利用文本控制机制和音乐基础模型提升生成质量，实验验证其优于现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Multimedia, 2026

Long-Term Memory for VLA-based Agents in Open-World Task Execution

基于VLA的智能体长期记忆在开放世界任务执行中的应用

Xu Huang, Weixin Mao, Yinhao Li, Hua Chen, Jiabao Zhao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； LimX Dynamics（LimX 动态） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出ChemBot框架，通过双层记忆和MCP服务器提升复杂化学实验中的任务执行效率与安全性。

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