大模型对齐与安全

VTaMo: Video-Text Alignment Model for Sign Language Translation

VTaMo：用于手语翻译的视频-文本对齐模型

Junyi Hu, Zhewen He, Haomian Huang, Aoxiang Yang, Yi Fang

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； ChatSign Technology（ChatSign科技） 纠错

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

AI总结 研究手语翻译问题，提出VTaMo框架，通过局部、全局对齐及位置对齐对比学习实现多粒度对齐，在多个数据集实验中展现领先性能，各组件贡献互补。

Comments 18 pages, 5 figures, 8 tables. Accepted to ECCV 2026

Aleena: Alignment Agent for Research Software Engineering Collaborations

Aleena：用于研究软件工程协作的对齐代理

Kshitij Dani, Cordero Core, Landung Setiawan, Carlos Garcia Jurado Suarez, Anshul Tambay, Vani Mandava, Anant Mittal

机构 * eScience Institute（eScience研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究软件协作中决策易失依据致相关人员心智模型不同，提出智能AI可支持对齐与跟踪。介绍开源的Aleena，以GitHub为协作平台，转化交互为结构化记录，揭示风险等，还阐述其动机、设计、原型及场景。

Comments 8 pages, 5 figures. AgenticSE @ KDD '26: Agentic Software Engineering (SE 3.0): The Rise of AI Teammates, KDD 2026 Workshop

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Quantifying Retriever-Generator Alignment in RAG with Local Explanations

用局部解释量化检索生成模型（RAG）中的检索器-生成器对齐

Korbinian Randl, Guido Rocchietti, Aron Henriksson, Ziawasch Abedjan, Tony Lindgren, John Pavlopoulos

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） ； BIFOLD, Technische Universität Berlin（柏林技术大学BIFOLD） ； Department of Informatics, Athens University of Economics and Business（雅典经济与商业大学信息系） ； Archimedes, Athena Research Centre（雅典研究中心Archimedes） 纠错

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

AI总结 研究RAG系统中检索器与生成器交互不透明问题，提出RAG-E框架，用数学归因方法量化二者对齐，通过实验表明WARG能更好捕捉对齐情况，为审计交互提供实用框架，提升RAG系统可靠性与透明度。

SAD-LoRA: Spectral Alignment for Low-Rank Knowledge Distillation

SAD-LoRA：低秩知识蒸馏的谱对齐

Omer Tariq, Syed Muhammad Raza, Jeongbae Son

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

AI总结 提出SAD-LoRA方法用于低秩知识蒸馏，从数据加权学生空间参考更新中选择权重子空间，通过可微主角度损失训练，减少子空间错位，提升对齐效果，提高秩效率。

Comments ICML'26 workshop on CoLoRAI - The 2nd Workshop on Connecting Low-rank Representations in AI, 15 pages

Detecting Architectural Drift in Safety-Critical Firmware through Runtime Trace Analysis

通过运行时跟踪分析检测安全关键固件中的架构漂移

Domenico Francesco De Angelis, Marco De Luca, Domenico Amalfitano, Pasquale Cimmino, Anna Rita Fasolino

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） ； Micron Technology, Inc（美光技术公司） ； DIETI 纠错

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

AI总结 研究在长寿命安全关键固件中检测架构漂移问题，核心方法是收集硬件辅助执行跟踪，经抽象比较找出差异，还基于大语言模型生成报告，贡献是经评估该方法有效。

Comments accepted at 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

LLM-Assisted Semantic Alignment and Integration in Collaborative Model-Based Systems Engineering Using SysML v2

基于 SysML v2 的协作式基于模型的系统工程中 LLM 辅助的语义对齐与集成

Zirui Li, Stephan Husung, Haoze Wang

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 研究基于 SysML v2 的跨组织协作中语义对齐挑战，提出由提示驱动的结构化方法，利用 SysML v2 构造，经迭代开发对齐方法与交互提示，以实现 LLM 辅助的语义对齐集成。

Comments Accepted by IEEE ISSE 2025, DOI pending

Journal ref 2025 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE)

A Unified Geometric Space for Topological Alignment Between Transformer-Based Models and Human Brain Networks

基于Transformer的模型与人脑网络之间拓扑对齐的统一几何空间

Silin Chen, Yuzhong Chen, Caiwei Wang, Zifan Wang, Junhao Wang, Zifeng Jia, Keith M Kendrick, Tuo Zhang, Lin Zhao, Dezhong Yao, Tianming Liu, Xi Jiang

机构 * The Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE-K Lab for NeuroInformation, Brain‑Apparatus Communication Institute, School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China（成都脑科学研究院临床医院，MOE-K神经信息实验室，脑-装置通信研究所，电子科技大学生命科学与技术学院） ； School of Automation, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学自动化学院） ； Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院生物医学工程系） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出一个模态无关、任务无关的拓扑对齐空间，通过图组织属性将Transformer模型的注意力拓扑映射到人脑固有连接网络，揭示了不同模态和规模模型的连续弧形分布及对齐特性。

SEPS: Semantic-enhanced Patch Slimming Framework for fine-grained cross-modal alignment

SEPS：面向细粒度跨模态对齐的语义增强补丁精简框架

Xinyu Mao, Junsi Li, Haoji Zhang, Yu Liang, Ming Sun

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

AI总结 提出SEPS框架，通过两阶段机制整合稠密与稀疏文本语义，识别显著视觉补丁，并利用相关性感知选择与均值计算突出关键补丁-词对应，提升跨模态相似度评估，在Flickr30K和MS-COCO上rSum提升23%-86%。

LOPA: Enhancing Spoken Language Assessment via Latent Ordinal Prototype Alignment

LOPA：通过潜在序数原型对齐增强口语评估

Hong-Yun Lin, Fu-An Chao, Bi-Cheng Yan, Berlin Chen

机构 * National Taiwan Normal University（国立台湾师范大学） 纠错

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

AI总结 提出LOPA正则化器，在潜在空间施加序数几何先验，结合SALR自适应提取Whisper编码器多层表示，以0.361 RMSE媲美十亿参数系统，无需LLM微调。

Data-Efficient Multimodal Alignment for Histopathology-based Molecular Prediction

基于组织病理学的分子预测的数据高效多模态对齐

Dominik Winter, Dominik Vonficht, Loïc Le Bescond, Christian Gebbe, Marco Rosati, Richard J. Chen, Markus Schick, Ross Stewart, Nicolas Brieu

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

AI总结 提出一种轻量级对齐模块，在冻结的组织病理学和RNA-Seq基础模型上训练，实现无需测序或重新训练即可通过基因集签名预测通路活性的开放词汇分子提示，并在多癌队列中实现25倍检索提升。

Comments 10 pages, 4 figures

Towards Physical Intuitions for Alignment Dynamics: A Case Study With Randomness Crystallization

走向对齐动力学的物理直觉：以随机性结晶为例的案例研究

Kunal Samanta, Ari Holtzman, Peter West

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

AI总结 通过类比热力学相变中的结晶过程，将语言模型对齐分解为三个相，并提出直观度量验证相变，为对齐动力学提供物理直觉。

ReMAP-PET: Beyond Visual Understanding -- Learning Region-Guided Metabolic Alignment Semantics from Brain PET

ReMAP-PET：超越视觉理解——从脑PET学习区域引导的代谢对齐语义

Dasen Dai, Yanteng Zhang, Shuoqi Li, Yuxiang Wei, Hongjie Yu, Qingxin Zhang, Qizhen Lan, Jagath C. Rajapakse, Vince D. Calhoun

机构 * The Chinese University of Hong Kong, HKSAR（香港中文大学） ； TReNDS Center (Georgia State, Georgia Tech, Emory)（TReNDS中心（佐治亚州立大学、佐治亚理工学院、埃默里大学）） ； ShanghaiTech University, Shanghai, P.R.China（上海科技大学） ； University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； University of Texas Health Science Center at Houston, USA（德克萨斯大学健康科学中心（休斯顿）） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出ReMAP-PET框架，通过联合回归和对比学习监督3D ResNet-50学习脑PET的区域代谢语义，在SUVR预测和检索上显著优于基线，并实现与临床语言的对齐及报告生成。

Multimodal Representation Alignment for Cross-modal Information Retrieval

多模态表示对齐用于跨模态信息检索

Fan Xu, Luis A. Leiva

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多模态表示对齐对跨模态检索的影响，通过对比不同度量标准和嵌入空间，发现余弦相似度在对齐任务中表现最佳，同时 Wasserstein 距离提供了分布差异的补充视角。

Gated Relational Alignment via Confidence-based Distillation for Efficient VLMs

基于置信度蒸馏的门控关系对齐用于高效视觉语言模型

Yanlong Chen, Amirhossein Habibian, Luca Benini, Yawei Li

机构 * Department of Information Technology（信息科技系） ； Electrical Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland（电气工程，苏黎世联邦理工学院，苏黎世，瑞士） ； Qualcomm AI Research, Amsterdam, the Netherlands（高通人工智能研究，阿姆斯特丹，荷兰） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering（电气、电子与信息工程系） ； University of Bologna, Bologna, Italy（博洛尼亚大学，博洛尼亚，意大利） ； School of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 提出GRACE框架，通过信息瓶颈原理统一知识蒸馏与量化感知训练，使用置信度门控解耦蒸馏、关系中心核对齐和自适应控制器，在INT4量化下实现性能超越FP16基线并接近教师模型，同时显著降低内存和提升吞吐量。

Comments Accepted to the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Soft Token Alignment for Cross-Lingual Reasoning

跨语言推理的软令牌对齐

Jiayi He, Jungsoo Park, Wei Xu, Alan Ritter

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

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

AI总结 提出SOLAR方法，通过软令牌对齐跨语言表示，提升多语言推理准确率，尤其对低资源语言效果显著。

Predicate Importance Estimation and Decoupled Rationale-Score Distillation for Entity Alignment

谓词重要性估计与解耦理由-分数蒸馏用于实体对齐

Keunha Kim, Yoonjin Jang, Hyeon-gu Lee, Sihyung Kim, Youngjoong Ko

机构 * SungKyunKwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

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

AI总结 提出谓词重要性估计和解耦理由-分数蒸馏两个模块，通过谓词感知嵌入和蒸馏小语言模型提升知识图谱实体对齐性能，并利用分数与理由的不一致实现人机协同验证。

Comments 12 pages, 10 figures

Deeper is Not Always Better: Mitigating the Alignment Tax via Confident Layer Decoding

更深并非总是更好：通过置信层解码缓解对齐税

Xuanming Zhang, Sining Zhoubian, Yuxuan Chen, Tianyi Tang, An Yang, Sean Du, Chujie Zheng, Fei Huang, Dayiheng Liu, Gao Huang, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴集团 Qwen 团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Confident Decoding，一种无需训练的解码策略，通过熵引导的保守反向搜索动态选择最可靠的近最终层，以缓解对齐微调导致的最终层扰动，提升推理性能。

TALAS: Teacher-Anchored Layer Alignment with Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Embedding Distillation

TALAS：基于教师锚定的层对齐与自适应锐度感知最小化的嵌入蒸馏

Quoc Phong Dao, Hoang Son Nguyen, Pham Khanh Chi, Linh Ngo Van, Nguyen Thi Ngoc Diep, Thien Huu Nguyen, Trung Le

机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； VNU University of Engineering and Technology（越南国立大学工程与技术大学） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 提出TALAS框架，通过教师锚定机制仅蒸馏最终句子嵌入到学生上层，结合层对齐自蒸馏和自适应锐度感知最小化，在降低计算成本的同时提升句子嵌入蒸馏性能。

Comments ACL 2026

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； SpeechMind GmbH（SpeechMind 公司） ； Shamoon College of Engineering（沙蒙工程学院） ； ScaDS.AI Dresden/Leipzig（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡） 纠错

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

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题，提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择，通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码，显著提升召回率和解析输出数量。

Editorial Alignment: A Participatory Approach to Engaging Editorial Expertise in LLM-mediated Knowledge Dissemination

编辑对齐：一种参与式方法，将编辑专业知识引入LLM介导的知识传播

Simon Aagaard Enni, Malthe Stavning Erslev, Karl-Emil Kjær Bilstrup, Kristoffer Laigaard Nielbo

机构 * Aarhus University（奥胡斯大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出“编辑对齐”作为参与式AI设计实践，通过设计工作坊让编辑参与重新对齐LLM接口至编辑标准，以维护公共知识机构的编辑职能。

Comments 14 pages

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

机构 * Computational Sciences Center of Excellence（计算科学卓越中心） 纠错

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

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

Comments Updated with quantitative and expert evaluations

Contextualizing Biological Language Models across Modalities via Logit-Space Contrastive Alignment

跨模态生物学语言模型的逻辑空间对比对齐

Yanjun Shao, Yundi Chen, Yashvi Patel, Aurelien Pelissier, María Rodríguez Martínez

机构 * Biomedical Informatics and Data Science, Yale School of Medicine（耶鲁医学院生物医学信息学与数据科学） 纠错

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

AI总结 提出LOGICA框架，在输出逻辑空间进行对比学习，通过门控跨模态适配器保留预训练似然接口，实现跨不同词汇表模型的上下文条件预测，在蛋白质-配体结合、TCR-肽活性和药物耐药性预测任务上超越现有方法。

ALAS: An Automatic Latent Alignment Score for Audio Language Models

ALAS：音频语言模型的自动潜在对齐分数

Pooneh Mousavi, Yingzhi Wang, Mirco Ravanelli, Cem Subakan

机构 * Concordia University（Concordia 大学） ； Mila-Quebec AI Institute（Mila-Quebec 人工智能研究所） ； Centrale Supelec（Centrale Supelec 研究院） ； Laval University（Laval 大学） 纠错

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

AI总结 提出ALAS指标，通过计算音频与文本表示的跨模态余弦相似度，无需训练即可评估语音-LLM的音频-文本对齐质量，揭示模型对齐深度与任务需求的关系。

Landmark-free Assessment of Lower-limb Alignment with Implicit Neural Shape Functions from Knee Radiographs

基于膝关节X光片的隐式神经形状函数的无地标下肢对齐评估

Zhisen Hu, Antti Kemppainen, David Johnson, Egor Panfilov, Huy Hoang Nguyen, Timothy Cootes, Claudia Lindner, Aleksei Tiulpin

机构 * Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, The University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、影像与数据科学部） ； Research Unit of Health Sciences and Technology, University of Oulu（奥卢大学健康科学与技术研究部） ； Medical Research Center Oulu, University of Oulu and Oulu University Hospital（奥卢大学与奥卢大学医院医学研究中心） ； Department of Trauma and Orthopaedics, Stockport NHS Foundation Trust, Stepping Hill Hospital（斯泰平希尔医院斯托克波特NHS基金会创伤与骨科） ； School of Health and Society, University of Salford（索尔福德大学健康与社会学院） ； School of Biological Sciences, The University of Manchester（曼彻斯特大学生物科学学院） ； Weill Cornell Medicine, Cornell University（康奈尔大学威尔康奈尔医学院） 纠错

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

AI总结 提出隐式神经形状函数（INSF）方法，无需显式地标，通过编码解剖形状到潜在空间并直接回归临床对齐测量，实现自动化下肢对齐评估，性能与现有方法相当且易于扩展。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

融合并非一刀切：用于时间-事件建模的跨模态表示对齐

Zhemin Zhang, Weijie Chen, David Le, Amara Tariq, Alex Wallace, Matthew Stib, Juan Maria Farina, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Imon Banerjee

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 针对多模态临床数据中的模态不平衡和分布偏移问题，提出一种基于基础模型的跨模态对齐框架，通过四种融合策略在CT影像和纵向EHR数据间进行表示对齐，在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局预测任务上验证了融合的有效性，并首次系统分析了时间-事件预测中的模态不平衡对融合行为的影响。

Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization

基于语言引导与表示对齐的提示解缠用于域泛化

De Cheng, Zhipeng Xu, Xinyang Jiang, Dongsheng Li, Nannan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Telecommunications Engineering, the State Key Laboratory of Integrated Services Networks (ISN), Xidian University, Xi’an, China（电信工程学院、集成服务网络国家重点实验室（ISN）、西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia, Shanghai, China（微软亚洲研究院，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型自动解缠文本提示，并引入最差显式表示对齐，结合抽象提示增强源域多样性，实现域不变视觉表示学习，在多个基准上超越现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 48, no. 6, pp. 6799-6816, June 2026

Self-Guidance: Enhancing Neural Codecs via Decoder Manifold Alignment

自引导：通过解码器流形对齐增强神经编解码器

Xiang Li, Yixuan Zhou, Jingran Xie, Zhiyong Wu, Hui Wang

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(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出自引导方法，通过轻量特征映射损失对齐解码器内部流形，在不改变推理过程下提升VQ-VAE神经语音编解码器重建质量，实现低比特率SOTA性能并支持4倍码本缩减。

Comments 20 pages, 9 figures, accepted to ICML 2026, demo website available at https://sgvqvae.github.io/sgvqvae-demo

ECA: Efficient Continual Alignment for Open-Ended Image-to-Text Generation

ECA：面向开放图像到文本生成的高效持续对齐

Jiangtao Kong, Peijun Zhao, Chun-Fu Chen, Youngwook Do, Shaohan Hu, Tianyi Zhou, Huajie Shao

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(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ECA方法，通过混合查询模块、Fisher动态扩展和字典重放，实现无需旧数据的持续对齐，缓解灾难性遗忘，提升开放图像到文本生成的增量学习性能。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。

Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper