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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-08-07 至 2026-08-07 共收录 14 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 其他安全 14 篇

2608.04451 2026-08-07 math.OC cs.LG cs.NE 版本更新 79%

A Counterexample to Fourier Alignment in Single-Neuron Modular Addition

单神经元模加法中傅里叶对齐的一个反例

Gautam Neelakantan Memana

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

AI总结 该研究针对MAIS-O60问题构造反例,证明单神经元模加法训练中傅里叶对齐不成立,且失效情况在多种条件下普遍存在。

Comments 18 pages

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2410.11522 2026-08-07 cs.SD cs.LG cs.MM eess.AS 79%

Leveraging LLM Embeddings for Cross Dataset Label Alignment and Zero Shot Music Emotion Prediction

Renhang Liu, Abhinaba Roy, Dorien Herremans

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

Journal ref Proc. of Conference on AI Music Creativity (AIMC) 2026

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2608.05478 2026-08-07 cs.GR cs.CL cs.CV cs.HC cs.LG cs.MM 新提交 62%

GenGA: Editable and Data-Grounded Graphical Abstract Generation for Academic Papers

GenGA:面向学术论文的可编辑且基于数据的图形摘要生成

Takuro Kawada, Shunsuke Kitada, Hitoshi Iyatomi

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

AI总结 GenGA是一种直接生成矢量格式图形摘要的框架,可实现便捷的元素级编辑,其编辑简易性优于传统方法,且在简洁性和语义对齐上超过人工生成的图形摘要,还提出了量化编辑简易性的SIC指标。

Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables

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2608.04586 2026-08-07 cs.CL cs.AI 版本更新 62%

Breaking the Curse of Multilinguality in Many-to-Many Speech-to-Text Translation via a Resource-Aware Mixture of Speech Encoders

通过资源感知型语音编码器混合模型打破多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Chengpeng Fu, Yu Wang, Ming Liu

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

AI总结 针对多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒问题,提出资源感知型MoSE框架与五阶段课程学习策略,其4B参数模型在45种语言的全方向翻译任务上实现最优性能,显著提升低资源语言表现且不损害高资源性能。

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2601.16592 2026-08-07 cs.LG cs.AI cs.DB 版本更新 62%

FI-TW: An Open Train-Weather Dataset for Railway Delay Analysis in Finland

整合气象与运营数据:一种理解芬兰铁路延误的新方法

Vinicius Pozzobon Borin, Jean Michel de Souza Sant'Ana, Usama Raheel, Nurul Huda Mahmood

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

AI总结 本研究整合芬兰铁路运营与气象数据,首次公开用于分析铁路延误的多维数据集,通过时空对齐和工程特征提取,为预测延误和评估天气影响提供机器学习支持。

Comments 13 pages, 8 figures, database: https://www.kaggle.com/datasets/viniborin/finland-integrated-train-weather-dataset-fi-tw

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2502.14671 2026-08-07 cs.CL cs.AI q-bio.NC 版本更新 62%

Explanations of Large Language Models Explain Language Representations in the Brain

大语言模型的解释可解释大脑中的语言表征

Maryam Rahimi, Mohammad Reza Daliri, Yadollah Yaghoobzadeh

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

AI总结 该研究探究LLM与脑语言表征对齐的驱动因素,利用XAI的归因方法结合fMRI数据,发现梯度归因可稳健对齐脑活动,且不同层归因的特性与脑区域对齐模式存在差异。

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2608.05630 2026-08-07 cs.CL 新提交 57%

Human-Like Anaphor Resolution in Large Language Models

大型语言模型中类人指代消解

Keane Zhang, Varshini Chinta, Raj Sanjay Shah, Sashank Varma

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 本研究探究话语结构等认知科学确定的指代消解影响因素对GPT-2-XL等五个开源权重LLM的作用,发现部分LLM对部分因素具类人敏感性,明确了LLM近似人类指代消解的条件。

Comments 7 pages, 6 figures, 1 table. Presented at CogSci 2026 and the 2026 Annual Meeting of the Society for Text & Discourse. Code: https://github.com/wristy/anaphor

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2608.05000 2026-08-07 cs.CV cs.LG cs.MM 版本更新 57%

Towards Physics of Multimodal Pretraining: Knowledge Flow, Modality Synergy, Early Unification, and Recipes

迈向多模态预训练的物理学:知识流、模态协同、早期统一与方法指南

Junlin Han, Shengbang Tong, David Fan, Minghao Chen, Philip Torr, Filippos Kokkinos, Mike Lewis

机构 * FAIR, Meta(Meta FAIR研究院) Reality Labs, Meta(Meta Reality Labs) University of Oxford(牛津大学)

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

AI总结 该研究探索多模态预训练的机制,得出知识流、模态协同等四个关键见解,推导高效预训练方法,为多模态预训练的理解与扩展提供基础。

Comments Project page: https://junlinhan.github.io/projects/physics_of_mm_pretrain/

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2606.16278 2026-08-07 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology(广东省信息安全技术重点实验室) Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education(教育部机器智能与先进计算重点实验室)

专题命中 其他安全 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出RealityBridge框架,利用多模态控制和轻量级GateNet,结合自回归长视频训练与奖励引导后训练,缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距,提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

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2603.05997 2026-08-07 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs

MM-ISTS: 基于多模态视觉-文本大语言模型的不规则采样时间序列预测

Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo

机构 * East China Normal University Shanghai China Centre for Artificial Intelligence Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Hong Kong China Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China East China Normal University Robotics, Hong Kong Institute of Science \& Innovation, Chinese Academy of Sciences Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University

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

AI总结 MM-ISTS利用多模态视觉-文本大语言模型,通过双阶段编码机制提升不规则采样时间序列预测的性能。

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2608.06170 2026-08-07 cs.RO cs.CV 新提交 50%

Prior-SG: Task and Prior Driven Region Segmentation for Scene Graphs in Arbitrarily-Structured Environments

Prior-SG:面向任意结构环境中场景图的任务与先验驱动区域分割

Giorgio Tonetti, Laurent Kneip, Abel Gawel, Marco Hutter

机构 * RAI Institute(RAI研究所) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 其他安全 :alignment(abstract)

AI总结 提出Prior-SG框架,将场景图生成视为概率对齐问题,通过融合异构专家与拓扑先验提升任意结构环境的语义区域分割精度,实现零样本本体灵活性。

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2608.05921 2026-08-07 cs.SE 新提交 50%

Sensor-Level Fault Diagnosis for Automotive Software Validation Using Large Language Models

基于大语言模型的汽车软件验证传感器级故障诊断

Mohammad Abboush, Hamza Ouarrad, Andreas Rausch

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 该研究提出两阶段框架,用经4-bit低秩适配的LLM对HIL平台的汽车传感器记录做故障诊断,最小模型准确率达81.6%,适配循环可在单商用加速器运行。

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2608.05221 2026-08-07 cs.RO 新提交 50%

A System for Train Condition Monitoring and Structural Health Assessment of Rail Vehicles

轨道车辆的列车状态监测与结构健康评估系统

Maximilian Posner, Martin Dazer, Daniela Lauer, Robert Winkler-Höhn, Mathilde Laporte, Tobias Herrmann, Martin Köppel

机构 * DB InfraGO AG(DB InfraGO股份公司) DB Systemtechnik(DB系统技术公司) MSG Ammendorf(MSG阿门多夫公司)

专题命中 其他安全 :safety(abstract)

AI总结 本文提出一种融合结构传感器技术与AI数据分析的系统,用于轨道车辆状态监测与撞击检测,可自动检测相关事件、支持状态维护及设计优化,助力干线铁路向全自动运行过渡。

Journal ref IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Detroit, USA, Jun, 2026

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2608.05763 2026-08-07 physics.geo-ph 新提交 50%

Foundation Model-Assisted Full Waveform Inversion

基础模型辅助的全波形反演

Mustafa Alfarhan, Matteo Ravasi, Fuqiang Chen, George Turkiyyah, David Keyes

专题命中 其他安全 :alignment(abstract)

AI总结 该研究提出用预训练地震基础模型SeisLM的特征构建全波形反演早期目标函数,通过实验验证其可避免周期跳变,提升反演效果,优于传统及混合损失工作流。

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