大模型对齐与安全

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

基于LLM的航空航天几何设计视觉代码补全

Hau Kit Yong, Robert Marsh, Edmar A. Silva, András Sóbester, Stuart E. Middleton

机构 * Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton（南安普顿大学工程与物理科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于LLM的视觉编程副驾驶系统，结合ReAct方法和GPT 5.4，用于航空航天几何设计，并构建Wingbuilder插件库和AVPD数据集，用户试验表明系统能生成有用建议但推理速度慢。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Skill-to-LoRA：从使用技能到学习行为以实现令牌高效的LLM智能体

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出Skill-to-LoRA方法，将技能文本转换为LoRA适配器，替代运行时注入技能文档，在SWE-Skills-Bench上提升通过率并降低令牌成本。

Comments Preprint. 10 pages, 4 figures

User as Code: Executable Memory for Personalized Agents

用户即代码：面向个性化智能体的可执行记忆

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出可执行记忆范式User as Code，将用户模型转化为可运行的Python代码，通过两阶段流水线实现精确聚合与规则执行，在长对话基准上达到78.8%召回率，聚合问题准确率99%，并能主动触发安全警报。

One-Step Generalization Ratio Guided Optimization for Domain Generalization

一步泛化比率引导的域泛化优化

Sumin Cho, Dongwon Kim, Kwangsu Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国高级科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出GENIE优化器，通过一步泛化比率（OSGR）动态均衡参数更新，抑制虚假相关，促进域不变特征学习，在域泛化任务中超越现有优化器。

Comments 29 pages, accepted at the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025)

Enhancing Quantum Machine Learning with Anyons

利用任意子增强量子机器学习

Da Zhang, Wen-Qiang Liu, Zhaohui Wei, Zhang-Qi Yin

机构 * Center for Quantum Technology Research and Key Laboratory of Advanced Optoelectic Quantum Architecture and Measurements (MOE), School of Physics, Beijing Institute of Technology（量子技术研究中心和先进光电量子架构与测量（MOE）重点实验室，物理系，北京理工大学） ； Department of Mathematics and Physics, Shijiazhuang Tiedao University（数学物理系，石家庄铁道大学） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（叶中数学科学中心，清华大学） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications, Beijing（燕奇湖北京应用数学科学研究所，北京） 纠错

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

AI总结 提出统一玻色子、费米子和任意子交换统计的量子核框架，通过表示、核几何和学习基准分析，证明任意子核在特征空间结构和学习性能上优于传统统计。

Comments 19 pages, 3 figures

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

Advanced Machine Learning and Deep Learning Techniques for Enhanced Cattle Identification and Detection: A Comprehensive Review

用于增强牛只识别与检测的先进机器学习和深度学习技术：一项全面综述

Fayazunnesa Chowdhury, Syed Md. Galib, Md Nasim Adnan, Md. Moradul Siddique, Md Robiul Karim, K M Tanvir Anjum

机构 * Jashore University of Science and Technology（贾沙雷科学与技术大学） ； University of Information Technology & Sciences (UITS)（信息科技与科学大学） ； Gazipur Agricultural University（加兹ipur农业大学） ； Shanto Mariam University of Creative Technology（沙托·马里姆创意技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了利用机器学习和深度学习技术进行牛只识别的研究，比较了传统方法（如K近邻、支持向量机）与深度学习方法（如CNN、ResNet、YOLO）的效果，指出深度学习方法在识别和检测任务中更优，并讨论了数据集有限、数据质量问题和实时处理需求等挑战。

Comments Published in the journal of Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC), 34 pages, 5 Figures. The Article is available here: http://aetic.theiaer.org/archive/v10/v10n2/p1.html

Journal ref Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC),Vol. 10, No. 2, 2026

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； 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） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

先验优于证据：基于LLM的二语发音反馈中的刻板印象驱动诊断

Rong Wang, Kun Sun

机构 * University of Tuebingen（蒂宾根大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 研究测试了LLM在二语发音反馈中是否基于语音证据而非预训练先验进行诊断，发现评分准确性与推理脱钩，音素级反馈收敛于固定困难音素集，且声学证据仅在直接探测目标维度时改善评分。

Comments 12 pages, 2 figures

Metric Match: A Subset Selection Approach to Evaluating LLM Judge Reliability

Metric Match：一种评估LLM评判可靠性的子集选择方法

Alyssa Unell, Natalie Dullerud, Naomi Boneh, Meena Jagadeesan, Tatsu Hashimoto, Nigam Shah, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Metric Match方法，通过选择少量样本进行人工标注，以子集匹配总体可靠性指标，从而高效估计LLM评判的可靠性，实验表明在15个数据集上平均估计误差降低18.7%，标注需求减少32.5%。

An RRAM-based Hardware Implementation of a Radial Basis Function Neuron for Edge Classifiers

基于RRAM的径向基函数神经元硬件实现用于边缘分类器

Georgios Papandroulidakis, Shady Agwa, Themis Prodromakis

机构 * Centre for Electronics Frontiers, Institute of Micro and Nano Systems（电子前沿中心，微纳系统研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于金属氧化物RRAM的模拟内容可寻址存储器（ACAM）硬件设计，通过可配置感受野神经元实现边缘设备上的度量分类和在线自适应，在MNIST上达到89.1%准确率，每单元每操作能耗185fJ。

Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers

人类增强循环建模（HELM）：基于智能体的混凝土桥梁护栏有限元建模

Quankai Wang, Yulin Xie, Tongfei Yang, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HELM框架，通过人机协作将有限元建模分解为可验证的检查点，在MASH TL-4和TL-5条件下将自主建模成功率从20%提升至75%。

LapidaryEngine: Fully Conversational Crystal Generation

LapidaryEngine: 全对话式晶体生成

Yusei Ito, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Masaki Adachi

机构 * Lattice Lab, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司Lattice实验室） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出LapidaryEngine，首个支持全对话式晶体生成的模型，通过枢轴表示实现文本与晶体结构的双向翻译，支持自由形式自然语言请求和迭代优化。

Comments 11 main pages, 5 main figures, and 1 table

Curvature-Guided Geometric Representation for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction

曲率引导的几何表示用于蛋白质-配体结合亲和力预测

Shuai Li, Chuan-Xian Ren, Yuhao Li, Ziqi Huang, Yue Pan, Mingzhe Tang, Hong Yan

机构 * School of Mathematics, Sun Yat-sen University（中山大学数学学院） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电机工程系） 纠错

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

AI总结 提出RicciBind框架，利用里奇曲率捕捉局部相互作用紧密度，结合最优传输实现跨域对齐，提升结合亲和力预测的准确性与可解释性。

Simulating Students' Java Programming Errors with Large Language Models

用大型语言模型模拟学生的Java编程错误

Ali Keramati, Jie Cao, Iman Mohammadi, Mark Warschauer, Yang Shi

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 探索用LLM模拟学生编程错误，评估五种模型在多样性和对齐性上的表现，发现Claude Sonnet 4平衡最佳，且合成错误与真实错误难以区分。

Right or Wrong, Models Comply: Directional Blindness in LLM Moral Judgment

对或错，模型都顺从：LLM 道德判断中的方向盲从

Jihye Kim, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出顺从不对称性（A = BCR/HCR）双向诊断指标，发现大语言模型在事实判断中更顺从有益提示（A=1.58），但在道德判断中几乎同等顺从有益和误导提示（A=1.04），揭示了方向盲从这一对齐失败模式。

An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment

一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架

Hadi Fadlallah, Ibrahim Dhaini, Fatima Mubarak, Rima Kilany

机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。

Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework

BIM中几何密集型合规检查自动化：基于图的语义推理框架

Zixuan Xiao, Pei Troh Koh, Jun Ma, Jack C. P. Cheng

机构 * Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学土木与环境工程系） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对BIM中几何密集型法规自动检查的语义鸿沟问题，提出SGR-BIM图驱动推理框架，通过跨模态知识图谱实现可解释推理，在679个消防规范查询上达到84.3%准确率，较基线提升8.6%。

Journal ref Automation in Construction 189 (2026) 107038

Corpus Augmentation for Sign Language Translation via LLM-Guided Video Stitching

通过LLM引导的视频拼接进行手语翻译的语料增强

Zsolt Robotka, Ádám Rák, Jalal Al-Afandi, András Horváth, György Cserey

机构 * Peter Pazmany Catholic University, Faculty of Information Technology and Bionics（彼得·帕兹马尼天主教大学信息科技与仿生学院） ； DeepSign Technologies Ltd.（DeepSign科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出一种无需额外标注或生成模型的手语翻译语料增强方法，利用CTC强制对齐提取手语片段，通过LLM生成句子并拼接视频，在GFSLT-VLP基线上提升BLEU-4达2.92，并发现合成数据对视觉-语言预训练有害但可提升下游任务。

Learning Instance-Adaptive Low-Rank Orthogonal Subspaces for Clothes-Changing Person Re-Identification

学习实例自适应低秩正交子空间用于换衣行人重识别

Dong-Woo Kim, Tae-Kyun Kim

机构 * Dongwoo Kim（金东吾） ； Tae-Kyun Kim（金泰勋） 纠错

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

AI总结 提出Ortho-ReID方法，通过从VLM文本描述中显式建模低秩服装子空间，并利用几何约束提取服装不变特征，在多个基准数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on CoLoRAI

GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

GLACIER：用于分子性质预测的多模态师生基础模型

Emily Nguyen, Yongchan Hong, Harsh Toshniwal, Yan Liu, Andreas Luttens

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Quantitative and Computational Biology, University of Southern California（南加州大学定量与计算生物学系） ； Amazon（亚马逊） ； Department of Medical Biochemistry and Biophysics, Science for Life Laboratory, Karolinska Institutet（卡罗林斯卡学院医学生物化学与生物物理系，生命科学实验室） 纠错

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

AI总结 提出GLACIER师生框架，通过融合分子图、SMILES和物理化学描述符三种模态，并利用大模型蒸馏，实现高效准确的分子性质预测。

Urban Heat MiniCubes: An AI-Ready dataset for urban heat research

城市热微型数据立方体：面向城市热研究的人工智能就绪数据集

Jonathan Starfeldt, Maria J. Molina, Alexander Kerr, Adam Yang, Thomas R. H. Holmes, Christopher R. Hain

机构 * Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（大学大气科学与海洋科学系，马里兰大学，学院公园，MD，美国） ； Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA（大学计算机科学系，马里兰大学，学院公园，MD，美国） ； NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA（NASA戈达德航天飞行中心，格林贝尔特，MD，美国） ； NASA Marshall Space Flight Center, Huntsville, AL, USA（NASA马歇尔航天飞行中心，亨茨维尔，AL，美国） 纠错

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

AI总结 提出Urban Heat MiniCubes数据集，整合多源卫星数据（Landsat 8/9、Sentinel-1、GOES-R等），为48个城市提供90×90公里网格化数据立方体，支持机器学习在城市热研究中的应用。

Comments 53 pages, 26 figures, Submitted to Nature Scientific Data

Closing the Modality Gap in Zero-Shot HAR: Contrastive Training and Separability-Optimized Prototypes on IMU Data

缩小零样本HAR中的模态差距：基于IMU数据的对比训练与可分性优化原型

Anik Ghosh

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对IMU基零样本人体活动识别中的模态差距问题，提出对比训练与描述性原型结合的方法，在PAMAP2数据集上实现73.2%准确率和0.583宏F1，并指出宏F1更适合作为评估指标。

Comments 17 pages, 7 figures

Enhancing Multilingual LLM-based ASR with Mixture of Experts and Dynamic Downsampling

利用混合专家和动态下采样增强基于多语言大模型的语音识别

Guodong Lin, Ziqi Chen, Yuxiang Fu, Ke Li, Wei-Qiang Zhang

机构 * 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 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于投影器的LLM-ASR框架，通过混合专家架构提升跨语言适应性，并利用连续整合-触发机制实现动态下采样和模态对齐，实验表明该方法显著超越强基线模型。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Journal ref ICASSP (2026),18807-18811

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab（地平线人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种情感规划框架，通过强化学习训练LLM模块，在文本生成前确定情感，以驱动流式TTS，结合Plutchik情感理论进行混合奖励，实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Is Text All You Need? Text as a Universal Information Bottleneck for Speech LLMs

文本就是一切？文本作为语音大语言模型的通用信息瓶颈

Ming-Hao Hsu, Yuxuan Hu, Shujie Liu, Jinyu Li, Yan Lu, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Microsoft Corporation（微软公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出Convex Gate（C-Gate）桥接语音与LLM，通过凸包约束将语音表示限制在LLM输入嵌入流形内，在ASR和情感识别上取得联合最优性能，并揭示几何结构而非离散性是关键设计因素。

Steganography Without Modification: Hidden Communication via LLM Seeds

无需修改的隐写术：通过LLM种子进行隐藏通信

Felix Mächtle, Jonas Sander, Sebastian Berndt, Ben Weimar, Nils Loose, Thomas Eisenbarth

机构 * Institute for IT Security, University of Lübeck（吕贝克大学信息安全部） ； Technische Hochschule Lübeck（吕贝克技术大学） 纠错

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

AI总结 利用LLM推理栈中确定性解码的伪随机数生成器种子依赖性，提出一种无需修改模型权重或采样代码的隐写信道，通过种子编码秘密消息，接收者通过穷举搜索恢复。

Comments To appear in the Proceedings of the International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES 2026)

Autonomous Incident Resolution at Hyperscale: An Agentic AI Architecture for Network Operations

超大规模下的自主事件解决：面向网络运维的智能体AI架构

Arun Malik

机构 * Arun Malik 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种多智能体编排框架，通过分层分解、技能调用、知识编码和渐进自主，在超大规模云网络中实现90%以上常见事件的自主解决，并保障安全。

Comments 7 pages, 6 figures

Language-Aware Token Boosting: LLM Language Confusion Reduction Without Tuning

语言感知令牌增强：无需微调的大语言模型语言混淆减少

Trapoom Ukarapol, Pakhapoom Sarapat, Nut Chukamphaeng

机构 * SCB DataX ； Tsinghua University（清华大学） ； SCBX 纠错

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

AI总结 提出无需微调的语言混淆减少方法，通过语言感知令牌增强（LATB）和自适应版本（Adaptive-LATB）对目标语言令牌施加扰动，有效提升多语言对齐并保持摘要质量。

Comments ACL2026 Main Conference