大模型对齐与安全

GALA: Generation-Aware Cross-Modal Alignment for Text-to-Time-Series Synthesis

GALA：面向文本到时间序列合成的生成感知跨模态对齐

Haochen Zhang, Gengwei Zhang, Laura Yao, Nicholas Konz, Tianlong Chen

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

AI总结 本研究针对文本到时间序列合成中条件表示与信号模态不匹配的问题，提出GALA两阶段跨模态对齐方法，在TSFragment-600K数据集上实现SOTA，打破了生成器内部文本编码器的保真度与贴合度权衡。

Comments 21 pages, 6 figures

Adapting LLMs to Time Series Forecasting via Temporal Heterogeneity Modeling and Representation Alignment

通过时间异质性建模与表示对齐将大语言模型（LLMs）适配到时间序列预测任务

Yanru Sun, Emadeldeen Eldele, Zongxia Xie, Yucheng Wang, Wenzhe Niu, Qinghua Hu, Chee Keong Kwoh, Min Wu

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

AI总结 本研究提出TALON框架，通过异构时间编码器建模时间异质性、表示对齐模块弥合模态差距，在7个真实世界基准上较SOTA方法平均MSE提升最高11%，实现高效且高性能的LLM时间序列预测。

POI Recommendation with LLM-Augmented Multi-Graph Learning and Contrastive Alignment

结合大语言模型增强多图学习与对比对齐的兴趣点推荐

Burak Tamer, Wolfram Höpken, Zehui Wang

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

AI总结 该研究针对POI推荐的物品冷启动问题，提出LLM-MGCL模型，结合语义、地理与交互多图及对比学习，在Yelp数据集上显著优于基线模型，缓解了冷启动问题。

CLARA: Clip-Level Multimodal Alignment with VLM-Derived Rationales for Hateful Video Detection

CLARA：基于VLM衍生理由的片段级多模态对齐用于仇恨视频检测

Yuchen Zhang, Shuang Dai, Zeyu Fu, Yunfei Long, Ravi Shekhar, Haralambos Mouratidis

机构 * Institute for Analytics and Data Science, University of Essex（埃塞克斯大学分析与数据科学研究所） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽皇后学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 本研究提出CLARA框架，以片段级多模态对齐结合VLM衍生理由，在三个仇恨视频数据集上实现了优于现有最优方法的仇恨视频检测性能。

ConceptFormer: Learning Adaptive Latent Concepts for Query-Document Alignment in Visual Document Retrieval

ConceptFormer：学习自适应潜在概念以实现视觉文档检索中的查询-文档对齐

Peng Chunyi, Xu Zhipeng, Yan Yukun, Liu Zhenghao, Yu Shi, Mei Sen, Sun Yubo, Zhang Yongheng, Zhou Jie, Gu Yu, Yu Ge, Sun Maosong

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 针对视觉文档检索中现有监督信号的局限，本文提出ConceptFormer框架，以自适应潜在概念为中间表示衔接语义鸿沟，在基准测试中较最强基线实现了16.7%、22.1%的NDCG@10相对提升，性能优异。

AlignJEPA: Predictive Vision-Language Alignment for Remote Sensing Foundation Models

AlignJEPA：面向遥感基础模型的预测性视觉-语言对齐

Md Aminur Hossain, Omkumar Vaghasiya, Rajeev Ranjan Dwivedi, Vinod Kurmi, Biplab Banerjee

机构 * Space Applications Centre, ISRO（印度空间研究组织空间应用中心） ； Indian Institute of Science Education and Research (IISER) Bhopal（印度科学教育与研究学院（博帕尔）） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)

AI总结 该研究针对遥感基础模型与自然语言对齐不足的问题，提出受JEPA启发的AlignJEPA框架，采用轻量级预测对齐网络，结合语义预测与双向对比检索，实现了参数高效的视觉-语言对齐。

Comments 18 pages

Model Hypnosis: Strong control of AI via additive subliminal effects

模型催眠：通过叠加阈下效应对AI进行强控制

Enric Boix-Adsera, Benedict Tessler

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 该研究发现AI模型普遍存在模型催眠现象，可通过组合提示中微弱无关线索强控制模型行为，该现象跨模型家族且具迁移性，对AI安全与可解释性构成挑战。

ScenarioCharacterization: A Modular Toolkit for Characterizing Safety across Trajectory Datasets

ScenarioCharacterization：用于刻画轨迹数据集安全性的模块化工具包

Ingrid Navarro, Yutong Duan, Jonathan Francis, Jean Oh

机构 * Robotics Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院机器人研究所） ； Stack AV ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(title)

AI总结 本文提出开源模块化框架ScenarioCharacterization，可自动刻画轨迹数据集的驾驶场景安全性，适配多数据集，在Waymo等数据集上验证，支持下游应用。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables

Cross-Modal Ultrasound-MRI Learning for Fetal Brain Ventricular Volumetry and Abnormality Screening

用于胎儿脑室体积测量与异常筛查的跨模态超声-MRI学习

Yuhao Huang, Yuanji Zhang, Yuhuan Lu, Dong Ni, P. Ellen Grant, Davood Karimi

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

AI总结 本研究提出跨模态学习框架VIFBA，基于超声视频实现胎儿脑室体积预测、VM严重程度分类及非VM异常筛查，性能优于基线与现有模型，为产前脑筛查提供实用方案。

Comments 17 pages, 11 figures, 6 tables

Matched Outcomes, Divergent Gaze: How Foveated MLLMs Search Compared to Humans

匹配结果，不同注视：中央凹多模态大语言模型（MLLM）的搜索方式与人类的对比

Mohamed Amine Kerkouri, Marouane Tliba, Aladine Chetouani, Ulas Bagci, Alessandro Bruno

机构 * F-initiatives（F计划） ； Université Sorbonne Paris Nord（巴黎北索邦大学） ； Northwestern University（西北大学） ； IULM university（IULM大学） 纠错

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

AI总结 研究对比三款通用MLLM与人类在目标导向视觉搜索中的表现，发现模型在决策和目标获取上优于人类，但注视过程与人类不同，现有指标无法验证类人视觉，零样本模型不适用于过程层面问题。

Comments Paper accepted at 3rd HCV workshop at ECCV 2026. 12 pages main text, 16 pages supp

Architecture-Dependent Causal Transfer of Activation States Across Large Language Models

大语言模型间激活状态的架构依赖型因果迁移

Fernando Cardenas Piepereit

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

AI总结 本文探究大语言模型间激活状态的因果迁移，发现该迁移依赖模型架构，仅部分仅解码器模型对可实现具统计显著性的因果效应，且迁移的是表征载体而非意义。

Comments 13 pages, 3 tables

Large Models for Small Devices: Recent Advances and Empirical Analysis of Edge AI Deployment

面向小型设备的大模型：边缘AI部署的最新进展与实证分析

Subhransu Das, Jiaming Cheng, Arnav Kumar, Sadia Afrose, Mingzhe Han, Michael Silagy, Shreya Palande, Brijesh Soni, Rajiv Ramnath

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文调研近期边缘AI部署研究，提炼指南并在多平台测试，发现不同任务适用不同压缩技术，剪枝可能提升分割性能但会增加延迟，相关成果已开源。

Comments Parts of this work were presented at the IEEE Consumer Communications & Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, USA, January 2026

EgoCITE: Context-Augmented Indexing and Time-Aware Retrieval for Long-Horizon Egocentric Memory

EgoCITE：面向长时程自我中心记忆的上下文增强索引与时序感知检索

Le Zhang, Ke Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对长时程自我中心记忆系统的索引不可靠、忽略时序意图的问题，提出EgoCITE框架，经多数据集评估，其准确率优于基线且成本显著低于长上下文LLM智能体。

Closing the Affective Loop: Multimodal Speaker-Listener Emotion-Dynamics-Aware Empathetic Social Robots

闭合情感循环：具情感动态感知的多模态说话人-听话人共情社交机器人

Zi Haur Pang, Casey Kennington, Tatsuya Kawahara

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

AI总结 本研究提出AffectLoop系统，在Misty II机器人上实现多模态情感动态感知的说话人-听话人共情交互，经试点研究验证可提升共情响应与用户满意度。

Comments This paper has been accepted for presentation at APSIPA ASC 2026

Bridging the Gap between Labeled and Unlabeled Data via Unified Flow with Feature Memory Bank

通过带特征记忆库的统一流缩小标注数据与未标注数据之间的差距

Shanwen Wang, Xin Sun, Danfeng Hong, Junyu Dong, Patrick Le Callet

机构 * City University of Macau（澳门城市大学） ； Southeast University（东南大学） ； Ocean University of China（中国海洋大学） ； Nantes Université（南特大学） ； Ecole Centrale Nantes（南特中央理工学院） ； CAPACITES SAS ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； LS2N（南特数字科学实验室） 纠错

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

AI总结 针对半监督语义分割中伪标签质量差的问题，提出带特征记忆库的统一流方法，结合视觉基础模型与遥感领域教师优化标注与未标注数据，在遥感数据集上优于当前最优方法。

Software Engineering for AI-driven Building Operation

面向AI驱动建筑运行的软件工程

Philipp Zech, Sascha Hammes, Johannes Weninger, Jürgen Pannosch, Gernot Steidl

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对AI驱动建筑运行部署面临的软件工程挑战，结合跨学科项目识别缺失视角，分享经验与最佳实践，为故障有物理后果的系统的SE4AI奠定基础。

Global Simulation-Guided Dynamic Operator Scheduling for Efficient Multi-Tenant Model Serving

面向高效多租户模型服务的全局仿真引导型动态算子调度

Weinan Liu, Zeyuan Ding, Dian Ding, Chengcheng Wan, Lu Tang, Guangtao Xue, Jiwu Shu, Yiming Zhang

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SliceScheduler系统，通过全局映射图、全局仿真器等组件实现算子级调度，在维持SLA违规率低于9%的同时，将多租户LLM服务的令牌吞吐量提升1.10-2.29倍，有效提高GPU利用率。

THESIS-MoE: Trainable Hierarchical Extraction and SteerIng of Sycophancy in Mixture-of-Experts

THESIS-MoE：可训练的分层提取与混合专家模型中谄媚行为的引导

Kareem Hassani, Chaymaa Abbas, Lama Mawlawi, Mariette Awad

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

AI总结 本研究提出THESIS-MoE，通过共享对比信号定位MoE模型中谄媚行为的计算子电路，采用有条件干预方法，在保留知识的同时消除了高达90%的信念诱导谄媚行为。

Why Vision Fails as a Universal Bridge: Rectifying Modality Asynchrony in Multilingual MLLMs

为何视觉无法作为通用桥梁：修正多语言多模态大语言模型（MLLMs）中的模态异步性

Yihang Du, Juhao Liang, Zhengzhao Lai, Siyu Li, Yan Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； National Health Data Institute (Shenzhen)（国家健康数据研究院（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对多语言MLLMs在非英语视觉推理中的性能下降问题，该研究发现其源于“幽灵锚点”模态异步性，提出ANCHOR训练框架，经实验验证可提升跨语言视觉推理性能。

PaSTel: Anchoring Histology in Spatial Transcriptomics via Multi-Scale Hierarchical Bio-Prior Contrastive Pretraining

PaSTel：通过多尺度层级生物先验对比预训练锚定空间转录组学中的组织学

Azim Dehghani Amirabad, Junchao Zhu, Pushpak Pati, Walid Abdelmoula, Tommaso Mansi, Rui Liao

机构 * Johnson & Johnson Innovative Medicine（强生创新医药） 纠错

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

AI总结 PaSTel是一种整合多尺度生物先验的层级多模态预训练框架，通过三层生物先验设计解决现有空间转录组学方法的局限，在多个下游任务中性能优于现有编码器。

Comments This paper was accepted to the 3rd ICML 2026 Workshop on Multi-modal Foundation Models and Large Language Models for Life Sciences

Emergent Misaligned Communication in Long-Horizon Multi-Agent LLM Commerce

长视野多智能体大语言模型商业环境中涌现的对齐失效通信

Zeyuan Li (Massachusetts Institute of Technology), Lukas Petersson (Andon Labs), Alessandro Acquisti (Massachusetts Institute of Technology), Michiel A. Bakker (Massachusetts Institute of Technology)

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究在Vending-Bench Arena环境中发现，竞争多智能体LLM交易场景会涌现与操作稀缺性、对手行为相关的可测量对齐失效通信，且该现象不受模型能力排名直接影响。

Advanced modelling and data analytics in aviation

航空领域的高级建模与数据分析

Aziida Nanyonga

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究将ML、NLP等高级AI方法应用于航空安全数据，挖掘事故模式、分析非结构化报告，为航空利益相关者提供数据驱动的安全决策支持。

OGX: An Open-Source, Vendor-Neutral Generative AI Application Server

OGX：开源、厂商中立的生成式AI应用服务器

Francisco Javier Arceo, Sébastien Han, Matthew Farrellee, Charlie Doern, Yuan Tang, Derek Higgins, Varsha Prasad Narsing, Gordon Sim, Sumanth Kamenani, Ben Browning, Raghotham Murthy

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OGX是开源厂商中立的生成式AI应用服务器，支持主流实验室API与多后端，为多款AI开发者工具提供模型无关自托管后端，获超8400 GitHub星标

Hypergraph as Language

超图作为语言

Mengqi Lei, Guohuan Xie, Shihui Ying, Shaoyi Du, Jun-Hai Yong, Chuan Shi, Ling Tian, Siqi Li, Yue Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Yangtze Delta Region Institute（长江三角洲研究院） ； Shanghai Institute of Applied Mathematics and Mechanics（上海应用数学和力学研究所） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于超图的语言模型对齐框架Hyper-Align，通过将超图结构转换为可被大语言模型理解的超图令牌，以更有效地处理高阶关联关系，从而在结构建模任务中取得显著优势。

Morphology-Conditioned World Model for Cross-Embodiment Quadrupedal Locomotion

迈向基于形态条件的四足世界模型

Mohamad H. Danesh, Chenhao Li, Amin Abyaneh, Anas Houssaini, Kirsty Ellis, Glen Berseth, Marco Hutter, Hsiu-Chin Lin

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于形态条件的四足世界模型，通过整合物理形态编码器和奖励归一化器，实现跨形态的零样本泛化，解决传统隐式系统识别的适应滞后问题。

Rethinking Generalization in Reasoning SFT: A Conditional Analysis on Optimization, Data, and Model Capability

重新思考推理SFT中的泛化：对优化、数据和模型能力的条件分析

Qihan Ren, Peng Wang, Ruikun Cai, Shuai Shao, Dadi Guo, Yuejin Xie, Yafu Li, Quanshi Zhang, Xia Hu, Jing Shao, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究推理SFT的泛化问题，发现泛化受优化动态、训练数据和模型能力共同影响，指出短训练检查点可能低估泛化能力，数据质量和结构及模型能力均影响泛化效果，且推理提升与安全下降存在不对称性。

Comments Accepted by COLM 2026

GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture

GigaBrain-0.7：采用三系统架构扩展具身基础模型以获得涌现能力

GigaBrain Team, Angen Ye, Axiang Sun, Can Jin, Chenxi Cheng, Chong Shi, Dengke Shang, Dingqian Zhang, Guan Huang, Guangqiang Wang, Guangqing Ding, Guo Li, Hangcong Li, Hengyu Zhong, Hongtao Lu, Jianbo Qin, Jiming Mao, Jing Zhu, Jindi Lv, Jingzhi Cui, Junjie Xie, Junyi Bao, Kai Liu, Lei Yuan, Limin Long, Lv Feng, Mingming Yu, Peng Li, Pengfei Yi, Qi Li, Qianli Zhang, Qingfang Li, Qitang Hu, Rui Zhang, Shaoyan Sun, Shibo Sun, Shiying Duan, Tenghui Chen, Tianze Liu, Weijie Ke, Wenyao Xue, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Xinyu Liu, Xinze Chen, Yang Wang, Yankai Wang, Yejun Zeng, Yifan Li, Yifei Nie, Yilong Li, Yilong Liu, Yongchao Feng, Yumeng Wang, Yun Ye, Zhichao Liu, Ziheng He, Zonghai Yang, Zheng Zhu

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对VLA模型泛化不足问题，提出三系统架构的GigaBrain-0.7具身基础模型，扩展至37000小时异质具身数据，实现零样本等能力显著提升，将开源代码与权重。

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Topological collapse of higher-order interactions bottlenecks collective intelligence in AI agent societies

智能体社群中高阶相互作用的拓扑崩溃是集体智能的瓶颈

Shuo Lu, Weicheng Meng, Aijing Yu, Kun Shao, Jian Luan, Ran He, Jian Liang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究发现AI智能体社群中高阶交互的拓扑崩溃会成为集体智能瓶颈，提出HIS和Φ指标，证实该瓶颈与模型无关，为人工社会设计提供了新方向。

Anchor-Regularized Adaptation for Generalizable AI-Generated Image Detection with DINOv3

基于DINOv3的可泛化AI生成图像检测的锚点正则化适配方法

Hyeongjun Choi, Juhun Lee, Davide Cozzolino, Luisa Verdoliva, Simon S. Woo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； Secure Machines Lab Inc（Secure Machines Lab公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对AI生成图像检测中混合对齐与未对齐数据易扭曲预训练表示的问题，提出锚点正则化适配（ARA）方法，结合低秩适配与冻结锚点分类器，在9个基准测试中取得最优性能。

Weaker Coherence, Weaker Reciprocity: Comparing the Semantic and Social Organization of Moltbook and Reddit

连贯性更弱，互惠性更弱：对比Moltbook与Reddit的语义及社交组织

Favio Di Ciocco, Lucas Díaz Celauro, Sebastián Pinto, Marcelo Kuperman, Pablo Balenzuela

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究对比AI智能体社交网络Moltbook与早期Reddit，发现Reddit在语义连贯性、多样性及交互互惠性上更优，且未被Moltbook复现。