大模型对齐与安全

Explore, Map, Remember, Decide: Are Embodied VLMs Ready for Safety-Critical Scenarios?

探索、建图、记忆、决策：具身视觉语言模型是否已准备好应对安全关键场景？

Gabriele La Malfa, Nitay Alon, Emanuele La Malfa, Reuth Mirsky, Stefan Sarkadi

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

AI总结 本文扩展ToS框架为EMRD流程，评估VLMs在安全关键场景下的空间理解与决策能力，发现其决策依赖文本先验、空间推理受低光照影响，且记忆与人类认知存在根本差异，存在对齐风险。

CAVE: Competence-Aware Visual Boundary Evidence Alignment for Video Temporal Grounding

CAVE：面向视频时序定位的能力感知视觉边界证据对齐

Wei Jia, Zhicong Lu, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Wenqian Lv, Jiayue Cao, Huaxing Liu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团AMAP） 纠错

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

AI总结 针对视频时序定位中视觉证据与时间戳错位的问题，提出CAVE方法，通过边界证据奖励、轻量级热身及性能感知门控，在公开基准上验证了有效性。

RefineAny3D: Depth Refinement as Semantic Alignment for Monocular 3D Detection

RefineAny3D：作为语义对齐的深度细化用于单目3D检测

Zhihao Zhang, Gengwei Zhang, Tianlong Chen, Xiaoming Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 RefineAny3D将单目3D检测的深度细化转化为视觉对齐问题，通过VLM实现无需数值预测的深度修正，在多类检测工具上均有性能提升且可泛化。

LASA: Language-and-Source-Anchored Alignment for Domain Generalized Semantic Segmentation

LASA：面向域泛化语义分割的语言与源锚定对齐

Jinhong Zhu, Weiqi Yan, Shengchuan Zhang, Liujuan Cao

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对域泛化语义分割中传统方法损害特征完整性的问题，提出LASA框架，含三个协同组件，实验显示其性能优于现有最优方法。

Comments 10 pages, 4 figures

Stateful Multi-Agent LLMs for Cross-View Interface Alignment in Automotive Model-Based Systems Engineering

面向汽车基于模型的系统工程的有状态多智能体大语言模型，用于跨视图接口对齐

Aleksei Velsh, Nenad Petrovic, Alois Knoll

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对LLMs在汽车MBSE中引发的架构漂移问题，提出有状态多智能体验证流水线，在ADAS场景中实现97%实体可追溯性等指标，证明对抗性审核可让LLMs可靠生成零错误MBSE架构。

Online Learnability of Chain-of-Thought Verifiers: Soundness and Completeness Trade-offs

链式思维验证器的在线可学习性：正确性与完备性的权衡

Maria-Florina Balcan, Avrim Blum, Kiriaki Fragkia, Zhiyuan Li, Dravyansh Sharma

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在线学习框架，用于学习链式思维验证器，通过检查解决方案的正确性，解决生成器与验证器之间的反馈循环导致的分布偏移问题，并引入新的Littlestone维度扩展以优化验证器的学习。

Comments The abstract has been abridged due to arXiv length constraints

GRACE: LLM-Grounded Semantic Metric Spaces for Scalable Mixed-Data Clustering

GRACE：用于可扩展混合数据聚类的大语言模型（LLM）基础语义度量空间

Zihua Yang, Zhencheng Xie, Junyang Chen, Liang Xie, Yiqun Zhang, Mengke Li, Yang Lu

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 针对混合数据聚类中语义丰富度与可扩展性的矛盾，提出GRACE框架，通过多视角LLM查询实现一次性语义嵌入，兼顾可扩展性与聚类性能，优于11种对比方法。

Comments 13 pages

Deployable Per-Instance Multi-Layer Activation Steering for Large Language Models

面向大型语言模型的可部署实例级多层激活调控

Muhammad Faishal Adly Nelwan, Alfan Farizki Wicaksono

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

AI总结 本研究提出可部署的实例级多层激活调控方案，解决现有全局固定层调控的缺陷，在两个8B模型和六个人格特质任务上，实现接近先验的性能，且避免流畅性崩溃。

Comments 43 pages, 24 figures, 30 tables. Under review at ACL Rolling Review (August 2026)

Vision-Language Grounding as Bidirectional Concept Correspondence

视觉-语言 Grounding 作为双向概念对应

Jieyu Zhang, Ziqi Gao, Luke Zettlemoyer, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； FAIR at Meta（Meta FAIR实验室） 纠错

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

AI总结 本研究将视觉-语言 Grounding 建模为双向概念对应，提出 ConCor-1 模型统一相关任务，在长文本数据集和零样本 LVIS 上对应 F1 分别提升 48%、29%，性能优于基线。

Full-Stack FP4: Stable LLM Pretraining with Quantized Projections, Optimizers, and Attention

全栈FP4：通过量化投影、优化器和注意力进行稳定的语言模型预训练

Siyu Ding, Mingchuan Ma, Jiabo Tong, Xingrun Xing, Ziming Wang, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村科学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Key Laboratory of Brain-Inspired General Intelligence Large Model（北京脑科学与类脑研究中心通用人工智能大模型北京市重点实验室） ； Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与脑机智能技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对4位预训练中优化器状态等未充分探索的问题，提出全栈FP4框架。通过模块精度策略解决稳定性瓶颈，如用LoRA-SVD抑制量化噪声，设计优化器变换，采用混合精度方案，实现稳定高效的端到端预训练。

Comments Fix experiment bugs and some statement, update current developed hardware efficiency result on 5090

Enhancing AI Interpretability with Localised Architectures

通过局部化架构增强AI可解释性与安全性

Ian Seet, Jonas Bozenhard, Simon Ostermann

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

AI总结 针对大型生成式AI模型可解释性差、计算成本高的问题，提出局部化机器学习架构，通过降低带宽、提高节点表达能力来提升可解释性和效率，并评估了多种硬件实现方案的适用性。

Symmetry Reveals Layerwise Dynamics: How Transformers Perform In-Context Classification

对称性揭示逐层动力学：Transformer如何执行上下文分类

Patrick Lutz, Themistoklis Haris, Arjun Chandra, Aditya Gangrade, Venkatesh Saligrama

机构 * Boston University, Departments of Computer Science 纠错

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

AI总结 通过强制特征和标签排列等变性，从Transformer中提取出显式的深度索引递归更新规则，揭示了上下文分类的几何驱动算法。

Comments appears in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML '26)

Large Language Models Align with the Human Brain during Creative Thinking

大型语言模型在创造性思维过程中与人类大脑对齐

Mete Ismayilzada, Simone A. Luchini, Abdulkadir Gokce, Badr AlKhamissi, Antoine Bosselut, Antonio Laverghetta, Lonneke van der Plas, Roger E. Beaty

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； Università della Svizzera italiana (USI)（意大利语区大学（瑞士）） ； Wesleyan University（卫斯理大学） ； Paris Brain Institute (ICM)（巴黎大脑研究所） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在创造性思维过程中，fMRI数据揭示了大脑与不同规模LLM之间的对齐关系，发现模型大小和想法原创性影响对齐程度，且训练目标影响表示与人类创造力神经几何的匹配程度。

Comments Accepted at COLM 2026

Fixing It in Post: A Comparative Study of LLM Post-Training Data Quality and Model Performance

事后修复：对LLM事后训练数据质量和模型性能的比较研究

Aladin Djuhera, Swanand Ravindra Kadhe, Syed Zawad, Farhan Ahmed, Heiko Ludwig, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑技术大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文通过对比两个开源事后训练数据集，提出了一种系统化编纂方法，生成性能更优的TuluTalk数据集，提升模型表现。

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

Position: Certifiable State Integrity Should Be Built from Local Validity, Not Global Scale

位置：可信的状态完整性在网络物理系统中——为什么模块主权解决塑性-稳定性悖论

Enzo Nicolás Spotorno, Joao R. Campos, Antônio Augusto Medeiros Fröhlich

机构 * Software/Hardware Integration Lab (LISHA), Department of Statistics and Informatics, UFSC, Florianópolis, Brazil（软件/硬件集成实验室（LISHA）、统计与信息学系，UFSC，弗洛里亚诺波利斯，巴西） 纠错

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

AI总结 本文提出模块主权范式，通过冻结领域特定专家和不确定性感知融合，解决网络物理系统中塑性-稳定性悖论，确保状态完整性和可验证性。

Comments v2, 15 pages, (8 main text, 6 references and appendices), 2 figures

ToolUniverse: An open platform for democratizing AI scientists

ToolUniverse：一个让AI科学家开发民主化的开放平台

Shanghua Gao, Richard Zhu, Pengwei Sui, Zhenglun Kong, Sufian Aldogom, Yepeng Huang, Ayush Noori, Reza Shamji, Krishna Parvataneni, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Harvard College, Harvard University（哈佛大学哈佛学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛联合广谱研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛数据科学计划） 纠错

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

AI总结 ToolUniverse是支持从各类模型构建AI科学家的开放平台，通过AI-工具交互标准规范工具调用，已应用于大量科学工具，案例中可完成多领域端到端分析。

Comments https://aiscientist.tools

LF${}^{2}$AR: Accounting for Layerwise Dynamics to Improve Multimodal Adaptation of Language Models

LF²AR：考虑分层动态以改进语言模型的多模态适配

Santiago Cuervo, Adel Moumen, Yanis Labrak, Sameer Khurana, Antoine Laurent, Mickael Rouvier, Phil Woodland, Ricard Marxer

机构 * Université de Toulon, Aix-Marseille Université, CNRS, LIS, France（法国图卢兹大学、马赛大学、CNRS、LIS） ； Department of Engineering, University of Cambridge, UK（剑桥大学工程系） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA, USA（三菱电机研究实验室（MERL）） ； LIA, Avignon Université, France（法国阿维尼翁大学LIA） ； LIUM, Le Mans Université, France（法国勒芒大学LIUM） ； Zenidoc, Marseille, France（法国马赛Zenidoc） 纠错

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

AI总结 本研究提出LF²AR架构，通过分层抽象-细化动态设计适配机制，在文本转图像、语音模态上提升语言模型性能，支持1.9倍生成加速。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

City Sentinel: A Unified AI-Based Smart Surveillance Framework for Real-Time Multi-Threat Detection Using Deep Learning

城市哨兵：基于AI的统一智能监控框架，用于使用深度学习的实时多威胁检测

Hanan Syed Shabir, Noor Fatima, Safia Baloch, Masroor Hussain

机构 * GIK Institute（GIK学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CY

AI总结 该研究提出City Sentinel统一监控框架，集成六种检测功能，采用多模型架构，在低延迟下实现高准确率，可灵活扩展新功能，满足实时多威胁监控需求。

Comments 6 pages, FIT 2026

What Keeps Agent Skills from Being Reusable? Evidence from 138K SKILL.md Files

是什么阻碍了智能体技能的可复用性？来自13.8万个SKILL.md文件的证据

Chi Zhang, Yimin Liu, Xinze Chen, Ping Ji

机构 * The Graduate Center, City University of New York（纽约城市大学研究生中心） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunter College, City University of New York（纽约城市大学亨特学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过分析13.8万个SKILL.md文件，发现91.8%的Agent Skills存在可复用性相关缺陷，主要为打包问题，验证了路由元数据对检索可靠性的影响，并提出了结合规范提示等的质量保证生成工作流。

Comments 11 pages, 4 figures

Machine-Learning-Based Diagnostic Framework for Passive Ultrasonic Detection of Railway Wheel Defects

基于机器学习的铁路车轮缺陷被动超声检测诊断框架

Aashish Shaju, Steve Southward, Mehdi Ahmadian

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出基于机器学习的铁路车轮缺陷被动超声检测框架，结合统计特征选择与随机森林分类器，实现9类车轮缺陷的非接触式识别，为现场检测系统奠定基础。

Comments Presented at the ASNT Research Symposium 2026, Salt Lake City, Utah, July 20-24, 2026

Targeted Counterfactual Fingerprinting for Black-Box LLM Ownership Verification

面向黑盒大语言模型所有权验证的针对性反事实指纹技术

Yutong Wu, Xiaofan Bai, Shixin Li, Pingyi Hu, Ziqi Zhou, Zilong Wang, Xiaojing Ma, Songfeng Lu, Yuhong Li, Jin Xuan, Yi Wang, Dongmei Zhang, Bin Benjamin Zhu

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

AI总结 针对黑盒LLM所有权验证的挑战，提出TCF框架，将开放式生成对比转化为受限答案的反事实迁移，在四个LLM系列上平均AUC达0.9861，优于TRAP等现有方法。

Comments 37 pages, 18 figures, 23 tables

The Scaling Paradox in Human-AI Collaboration

人机协作中的缩放悖论

Anyan Qi, Mengxin Wang

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

AI总结 本研究构建分析模型，发现人机协作中存在缩放悖论：人类高估AI能力时，更大的AI规模会降低系统性能、加剧企业利润损失，企业可通过成本内部化等策略管理偏差，AI缩放需结合人机交互管理。

Unanticipated Effects of Generative AI on Expertise Pathways and Performance Perception in System Administration

生成式AI对系统管理领域专业能力路径与绩效感知的意外影响

Rana Abou Khamis, Hala Assal, Ashraf Matrawy

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过对14名IT从业者的半结构化访谈，揭示GenAI压缩系统管理传统专业能力路径、重置绩效预期引发双速文化与生产力愧疚感等意外影响，引发相关领域对专业能力发展等问题的思考。

Hierarchical Acoustic-Semantic Modeling: Modality Separation and Semantic Coherence for Full-Duplex SLMs

分层声学-语义建模：全双工口语语言模型的模态分离与语义连贯

Zhenyu Liu, Xuanyu Zhang, Yunxin Li, Qixun Teng, Shenyuan Jiang, Haolan Chen, Minjun Zhao, Fanbo Meng, Yu Xu, Yancheng He, Baotian Hu, Haizhou Li, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Center for Language, Intelligence and Machines, Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen（深圳环智中语言、智能与机器中心） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究全双工口语语言模型受模态干扰问题，提出Lychee-FD框架及分层参数分离策略，通过实验验证该方法能有效提升模型性能，在语音智能和交互流畅性上取得显著进步，且不影响推理效率。

Comments 22 pages, 9 figures

Compatibility of Face Embeddings Across Deep Neural Networks

人脸嵌入在不同深度神经网络模型间是否兼容？

Fizza Rubab, Yiying Tong, Arun Ross

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨不同深度神经网络模型在人脸嵌入空间中的几何结构，发现低容量线性映射能显著提升跨模型人脸识别与验证性能，表明人脸身份编码的表征收敛。

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

先反射，后反思：面向动态响应的延迟感知具身大语言模型智能体

Yangqing Zheng, Shunqi Mao, Dingxin Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对动态环境中具身LLM智能体的推理延迟问题，提出RRARA智能体及相关评估指标，通过时间转换机制与预规划器实现决策质量与响应能力的平衡。

Comments Accepted by the CVPR 2025 Embodied AI Workshop

Causal Falsification of Digital Twins

数字孪生的因果证伪

Rob Cornish, Muhammad Faaiz Taufiq, Arnaud Doucet, Chris Holmes

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对安全关键场景下数字孪生的准确性评估问题，提出仅需独立同分布观测轨迹数据的通用统计因果证伪方法，将其应用于Pulse生理引擎脓毒症建模，采用MIMIC-III数据集验证，可应对数据混杂问题。

Comments Accepted for publication in the Journal of Machine Learning Research (JMLR)

An open-source, scalable workflow for organizing echosounder data for machine learning applications

面向机器学习应用的开源可扩展声呐数据处理工作流

Caesar Tuguinay, Wu-Jung Lee, Valentina Staneva, Elizabeth M. Phillips, Rebecca E. Thomas, Alicia Billings, Julia Clemons

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究提出一种两阶段开源工作流，基于Echopype和Echoregions库构建可扩展的机器学习就绪回声测深数据集，含数据划分与掩码创建，提供教程验证其可行性。

Toward Intelligent Skies: Signal Processing and AI Foundations of Low-Altitude Wireless Networks

迈向智能天空：低空无线网络的信号处理与人工智能基础

Weijie Yuan, Geng Sun, Jiacheng Wang, Jun Wu, Yuanhao Cui, Jiahui Li, Wei Zhang, George K. Karagiannidis, Sumei Sun, Yonina C. Eldar

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本教程从AI与信号处理视角，全面阐述低空无线网络（LAWN）的架构基础、信号处理与AI技术，结合案例分析其融合应用，指出未来发展挑战与机遇。

Comments Invited Overview Paper in JSTSP

Independent Patch Verification for Coding Agents with a Bidirectional Reconstruct-and-Verify Framework

基于双向重构-验证框架的代码智能体独立补丁验证

Chenglin Li, Yisen Xu, Zehao Wang, Shin Hwei Tan, Tse-Hsun, Chen

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究针对代码智能体生成补丁后缺乏独立验证的问题，提出无需训练的RETRACE双向重构-验证框架，在SWE-bench Verified等基准上显著提升了代码补丁的正确性。

Comments 8 pages