大模型对齐与安全

An Industrial-Scale Insurance LLM Achieving Verifiable Domain Mastery and Hallucination Control without Competence Trade-offs

一个工业级保险大语言模型，实现可验证的领域掌握与幻觉控制，无能力权衡

Qian Zhu, Xinnan Guo, Jingjing Huo, Jun Li, Pan Liu, Wenyan Yang, Wanqing Xu, Xuan Lin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出INS-S1保险专用大语言模型，通过可验证数据合成系统和渐进式SFT-RL课程框架，在领域任务上达到SOTA，同时保持通用能力并实现0.6%的低幻觉率。

Comments 21 pages, 12 figures, 17 tables

Journal ref ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI

Signals Are Not States: Neuro-Symbolic Safeguards for Culturally Aware Classroom AI

信号不是状态：面向文化意识课堂AI的神经符号安全机制

Sina Bagheri Nezhad

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NSCR框架，通过神经符号方法处理课堂多模态信号，区分可观测证据与文化负载解读，减少文化偏见对课堂AI的负面影响。

Comments Accepted at the Workshop on Stereotypes Across Cultures in Language Technologies @ ACL 2026

Verbosity Tradeoffs and the Impact of Scale on the Faithfulness of LLM Self-Explanations

冗长性权衡与规模对LLM自我解释忠实度的影响

Noah Y. Siegel, Nicolas Heess, Maria Perez-Ortiz, Oana-Maria Camburu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Centre for AI, University College London（伦敦大学学院人工智能中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：分类 cs.CL、cs.AI；safety(comments)；trustworthy(comments)

AI总结 本文分析13个模型家族共75个模型的反事实忠实度，提出phi-CCT和F-AUROC两个新指标，发现更大更强的模型在所有指标上更忠实。

Comments ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI - Interpretability, Robustness, and Safety across Modalities 67 pages, 13 figures

Information-Aware Model Predictive Control for Satellite Inspection

面向卫星巡检任务的信息感知模型预测控制

Sarah E. Clees, Sean Phillips, Christopher Petersen

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 该研究提出信息感知MPC框架，将估计协方差纳入控制目标，通过数值模拟验证其能生成满足约束且主动降低目标估计协方差的卫星巡检轨迹。

Comments Presented at the 2026 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference in Whistler, BC, Canada. v2 - corrected title metadata, content remains unchanged

How Developers Experience Debugging Unfamiliar Codebases with Code Tours Generated and Evaluated by Local LLMs

开发者使用本地大语言模型生成和评估的代码导航体验陌生代码库调试的研究

Martin Balfroid, Julien Albert, Dzenatan Aliti, Xavier Devroey, Benoît Vanderose

专题命中 幻觉与事实性 ：trustworthy(abstract)

AI总结 该研究探讨开发者使用本地大语言模型生成评估的代码导航调试陌生代码库的体验，明确代码导航组件属性对开发者的影响，为优化代码导航生成与评估提供方向。

Fact-Checking at Scale: Multimodal AI for Authenticity and Context Verification in Online Media

大规模事实核查：用于在线媒体真实性与上下文验证的多模态AI

Van-Hoang Phan, Tung-Duong Le-Duc, Long-Khanh Pham, Anh-Thu Le, Quynh-Huong Dinh-Nguyen, Dang-Quan Vo, Hoang-Quoc Nguyen-Son, Anh-Duy Tran, Dang Vu, Minh-Son Dao

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 本文为2025年ACM多媒体大会多媒体验证挑战赛开发了多模态验证系统，整合视觉取证等技术，可检测脱离上下文的媒体，提升了多媒体验证水平，为相关从业者提供实用工具。

FabriVLA: A Lightweight Vision-Language-Action Model with Conformal Action Chunk Uncertainty

FabriVLA：用于精确多任务操作的轻量级视觉-语言-动作模型

Shiyuan Yang, Borong Zhang, Jizheng Zhang, Zhijia Tao, Junfei Guo, Donglai Ran, Xu Bian, Qingbiao Li

专题命中 幻觉与事实性 ：safety(abstract)

AI总结 研究提出FabriVLA模型，结合视觉-语言主干与流匹配动作头，经单阶段联合优化训练。在Meta-World MT50基准测试中，该模型基于1B规模VLM，不依赖数十亿参数主干，实现90.0%平均成功率，展现强大性能。

RASR: Range-Aware Scale Recovery for Metric UAV Navigation

RASR：用于度量无人机导航的距离感知尺度恢复

Hongtao Liang, Xinyu Shao, Chenxu Wang, Yiyao Wan, Jiahuan Ji, Fangwei Ye, Fuhui Zhou, Qihui Wu

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学电子信息工程学院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Noah Ark Lab, Huawei（华为诺亚方舟实验室） ； College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学自动化工程学院） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 研究在GNSS信号阻断时无人机精确最后一米导航问题，提出RASR方法，将尺度恢复核心与校准模块分离，核心压缩几何成描述符并全局校准，校准模块进行残差校正和对齐，在PairUAV评估中取得较好结果。

Comments 5 pages, 4 figures. Technical report for the UAVM 2026 PairUAV Challenge

HKVLM: Faithful Query--Region Binding for Frozen-Detector Visual Grounding

HKVLM：通过将语言查询绑定到冻结检测器实现忠实推理定位

Bo Ma

机构 * Bo Ma 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出HKVLM框架，通过将定位从语言路径中分离，利用冻结检测器和语言模型，仅训练轻量对齐钩子实现推理定位，在少样本冷启动场景下显著提升定位精度并减少幻觉。

Homing through Reinforcement Learning

通过强化学习实现归巢

Riya Singh, Pratikshya Jena, Anish Kumar, Shradha Mishra

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出强化学习框架模拟连续二维域中的自适应归巢，发现平均归巢时间随旋转扩散强度呈非单调变化，且RL智能体比主动布朗粒子更快、更定向。

Identifying Topological Invariants of Non-Hermitian Systems via Domain-Adaptive Multimodal Model for Mathematics

通过数学多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量

Jiuchun Meng, Lichao Sun, Xiumei Wang, Dandan Zhu, Xingping Zhou

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出利用多模态模型识别非厄密系统拓扑不变量，通过输入哈密顿量的本征值和本征向量，结合数学大语言模型进行复杂计算和推理，有效提取拓扑信息。

Dexterity-BEV: Aligning 3D World and Actions for Generalizable Robot Policies Learning

Dexterity-BEV: 对齐3D世界与动作以实现通用机器人策略学习

Huayi Zhou, Wei Gao, Dekun Lu, Ruiji Liu, Zhanqi Zhang, Ziyang Zhang, Jian Chen, Wenlve Zhou, Sheng Xu, Shumin Li, Kangyi Guo, Shichen Xu, Zixin Huang, Yongyi Su, Kui Jia

机构 * DexForce Technology（德克斯技术公司） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 幻觉与事实性 ：alignment(abstract)

AI总结 提出Dexterity-BEV框架，通过对齐顶点图和顶点谱的3D表示以及鸟瞰图对齐，解决2D基础模型在3D操作中的局限性，提升机器人策略的泛化能力。

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