大模型对齐与安全

Real-time probabilistic tsunami forecasting via generative AI

基于生成式AI的实时概率海啸预报

Yusuke Oishi, Takashi Furumura, Fumihiko Imamura

机构 * Fujitsu Research, Fujitsu Limited（富士通研究所，富士通株式会社） ； Earthquake Research Institute, The University of Tokyo（东京大学地震研究所） ； International Research Institute of Disaster Science, Tohoku University（东北大学国际灾害科学研究所） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究开发基于条件扩散模型的概率集成模型，利用2011年东北地方太平洋近海地震数据验证，实现实时概率海啸预报，将海啸预报从确定性转向概率性，为下一代预警奠定基础。

Comments 24 pages, 14 figures, 1 table

Local Violation Certification for Linear Predict-Then-Optimize Pipelines

线性“先预测后优化”管道的局部违规认证

Ş. İlker Birbil, Wenhao Chi

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对输入不确定性下的线性“先预测后优化”决策管道，提出局部违规认证框架，可通过单次优化求解直接计算局部故障风险，在电力调度系统上验证，成本低且评估精确可审计。

Comments 24 pages, 3 figures

Beyond Semantic Equivalence: Logical Graphs for LLM Uncertainty Quantification

超越语义等价：用于大语言模型不确定性量化的逻辑图

Yanni Dong, Minghua Liu, Meilin Zhu, Xiaowei Huang, Lijun Zhang

机构 * Institute of Intelligent Software（智能软件研究所） ； Institute of Software, CAS（中国科学院软件研究所） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Guangzhou Jiayi Software Technology Co., Ltd.（广州嘉意软件科技有限公司） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型输出不可靠问题，提出逻辑图不确定性（LGU）框架，该框架能明确建模答案间逻辑关系，通过聚合概率质量、计算熵等方式改进不确定性估计，在多个问答基准测试中优于现有方法。

Comments 21 pages, 3 figures, 11 tables. Under review

DELTA-TTS: Adapting Autoregressive Model into Diffusion Language Model for Text-to-Speech

DELTA-TTS：将自回归模型适配为扩散语言模型以实现文本转语音

Junwon Moon, Yejin Lee, Seungbeom Kim, Hoseong Ahn, Sewoong Park, Heeseung Kim, Kyuhong Shim

机构 * Sungkyunkwan University（首尔大学） ； University of Seoul（首尔大学） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对自回归TTS推理慢、鲁棒性差的问题，提出基于LoRA的轻量适配框架DELTA-TTS，将预训练AR TTS转为离散扩散语言模型，推理速度提升3.3倍且性能更优。

Comments ICML 2026 SPIGM Workshop

RAC: Reference-Aware Activation Compression for Communication-Efficient Split LLM Inference

RAC：面向通信高效的分割式大语言模型推理的参考感知激活压缩

Guotao Yang, Mingxi Zhao, Haopeng Li, Zhengchao Wang, Sheng Chen, Yitao Hu, Keqiu Li

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对分割式LLM推理的通信瓶颈，提出参考感知激活压缩方法RAC，通过参考感知编解码器等技术降低通信开销，在多模型多链路对实验中验证了其时间性能提升与任务分数变化情况。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables

How Developers Experience Debugging Unfamiliar Codebases with Code Tours Generated and Evaluated by Local LLMs

开发者使用本地大语言模型生成和评估的代码导航体验陌生代码库调试的研究

Martin Balfroid, Julien Albert, Dzenatan Aliti, Xavier Devroey, Benoît Vanderose

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该研究探讨开发者使用本地大语言模型生成评估的代码导航调试陌生代码库的体验，明确代码导航组件属性对开发者的影响，为优化代码导航生成与评估提供方向。