大模型对齐与安全

Cross-Contextual Vision-Language Adaptation with LoRA for Personalized Severe Adverse Event Detection in Clinical Wound Monitoring

基于LoRA的跨上下文视觉语言适配用于临床伤口监测中的个性化严重不良事件检测

Aditi Naiknaware, Jian Sun, Aminreza Khandan, Shengyang Huang, Sean Dow, Bijan Najafi, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对临床伤口监测中严重不良事件检测问题，提出基于双流LoRA框架及跨上下文融合机制的多模态框架，结合多种方法识别个性化严重不良事件并捕捉愈合动态，在相关实验中展现良好性能。

ChatImage: Navigating Long-Form LLM Answers through Interactive Images

ChatImage：通过交互式图像导航大语言模型的长文本回答

Wencan Jiang, Jiangning Zhang, Yong Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对LLM长文本答案难以细粒度浏览的问题，ChatImage将其转为带点击热点的交互图像，支持局部查询，提升内容与交互区域的一致性，还开源实现并发布多格式评测基准。

Comments Project:https://wencanjiang.github.io/ChatImage

SteelBench: Evaluating Vision-Language Models in Real-World Industrial Environments

SteelBench：真实工业环境下的视觉语言模型评估基准

Suryanarayana Reddy Yarrabothula, Manisha Chawla, Kunal Sinha, Gagan Raj Gupta, Sashank Lekkala, Ashirvadhan Dosapati, Saikamal Nannuri, Katragadda Ajay RamaSwamy Chowdary Gowtham

机构 * Indian Institute of Technology Bhilai（印度理工学院比莱分校） ； Steel Authority of India Limited（印度钢铁管理局有限公司） ； VIT Vellore（维洛尔理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 针对现有基准无法适配真实工业监控场景的问题，构建含1345条标注片段的SteelBench基准，评估视觉语言模型的工业活动识别、安全规则推理等能力，发现现有模型性能远低于人类水平。

DeGenseGS: Geometrically and Semantically Decoupled Surgical Scene Understanding in 4D Gaussian Splatting

DeGenseGS：4D高斯点云渲染中几何与语义解耦的手术场景理解

Yimo Wang, Bin Kang, Shuojue Yang, Yueming Jin

机构 * School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of Internet of Things, Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学物联网学院） ； Department of Biomedical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学生物医学工程系） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究针对自主手术交互中语义与解剖错位问题，提出DeGenseGS框架，独立建模语义演变与几何变形，用时空纠缠模块同步语义与场景动态，还设计机制确保鲁棒性，提升了手术场景理解性能。

Topology-Driven Transferability Estimation for 3D Medical Vision Foundation Models

用于3D医学视觉基础模型的拓扑驱动可迁移性估计

Jiaqi Tang, Shaoyang Zhang, Fandong Zhang, Shu Zhang, Yang Liu, Qingchao Chen

机构 * National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究所） ； Deepwise Co., Ltd.（深度智医科技有限公司） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对医学视觉基础模型选择难题，提出非参数、拓扑驱动框架，通过最小生成树从密集特征与语义标签的稀疏1-骨架图对齐中估计可迁移性，包含局部和全局互补尺度，提升评估效果。

From Region Arrival to Instance-Level Grounding in Vision-and-Language Navigation

从视觉语言导航中的区域到达到实例级定位

Xiangyu Shi, Ruoxi Yang, Wei Tao, Jiwen Zhang, Yanyuan Qiao, Qi Wu

机构 * Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； Ruyi Dynamics（如意动力） ； Fudan University（复旦大学） ； Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（瑞士洛桑联邦理工学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究视觉语言导航中当前评估协议局限，提出‘最后3米定位差距’及指标，构建REALM模块和REVERIE - AIM数据集，可减少过早终止，提升定位精度和视觉定位成功率。

Between Knowledge and Care: A Mixed-Methods Evaluation of Generative AI for T2DM Self-Management from Patient and Physician Perspectives

知识与关怀之间：从患者和医生角度对用于2型糖尿病自我管理的生成式人工智能的混合方法评估

Ruiqi Chen, Yibo Meng, Huidi Lu, Xiaolan Ding

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 该混合方法研究从患者和医生角度评估用于2型糖尿病自我管理的生成式人工智能。通过分析患者查询、医生评分及访谈，发现模型优缺点，得出两个分析概念，为四个设计方向提供依据。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2510.10048

GigaWorld-1: A Roadmap to Build World Models for Robot Policy Evaluation

GigaWorld-1：构建用于机器人策略评估的世界模型路线图

GigaWorld Team, Angyuan Ma, Boyuan Wang, Bohan Li, Chaojun Ni, Guo Li, Guan Huang, Guosheng Zhao, Hao Li, Hengtao Li, Jingyu Liu, Jiwen Lu, Qiuping Deng, Tingdong Yu, Xuancheng Xu, Xinyu Zhou, Xiuwei Xu, Xinze Chen, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Yang Wang, Yifan Chang, Yukun Zhou, Yun Ye, Zhenyu Wu, Zhanqian Wu, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（巨元人工智能） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 研究机器人策略评估中世界模型，介绍WMBench基准，通过分析多种模型、方案及大量模拟策略展开，得出评估器质量受长期动作忠实性影响等核心见解，推导出设计路线图并实现GigaWorld-1。

Comments Project page: https://open-gigaai.github.io/giga-world-1/

Beyond Line of Sight: Hybrid Validation of V2X Collective Perception in Complex Scenarios

超越视线：复杂场景中V2X集体感知的混合验证

Markos Antonopoulos, Anastasia Bolovinou, Bill Roungas, Elena Daskalaki, Angelos Amditis

机构 * European Union（欧盟） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 提出一种概率框架和混合验证方法，通过贝叶斯融合算法扩展感知范围，在环形交叉口场景中实现视场覆盖增加260%，占用单元召回率从0.82提升至0.94。

Comments 6 pages, 4 figures, to be presented in ITS World 2026

ChargeBD: Character-Aware Heterogeneous Agent Reasoning for Guided Engineering in Battery Development

ChargeBD：面向电池开发中引导工程的字符感知异构智能体推理

Rui Huang, Zekun Jiang, Mengran Hou, Xingyu Niu, Yuqiang Li, Qinying Gu, Tianhang Zhou

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出ChargeBD框架，通过MBTI启发的角色智能体矩阵，结合异构推理，解决液流电池多尺度多目标研发中的自适应问题。

Seek to Segment: Active Perception for Panoramic Referring Segmentation

寻求分割：全景指代分割的主动感知

Song Tang, Shuming Hu, Xincheng Shuai, Henghui Ding, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出主动全景指代分割任务，通过记忆增强智能体PanoSeeker结合视觉语言模型与空间记忆，实现高效搜索与分割。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://henghuiding.com/APRS/

Personality Without Persons? A Psychometric Critique of Big Five Testing in Large Language Models

无人格的人格？大语言模型中大五人格测试的心理测量学批判

Kim Zierahn, Cristina Cachero, Anna Korhonen, Nuria Oliver

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 通过心理测量学评估大语言模型的大五人格测试，发现其不适用于LLMs，无法捕捉模型间差异且因子结构失效，建议开发针对LLMs的评估框架。

Comments 11 pages

MIBE: Multi-subject Interaction Benchmark and Evaluator for Personalized Image Generation

MIBE：面向个性化图像生成的多主体交互基准与评估器

Zhihan Chen, Yuhuan Zhao, Yijie Zhu, Xinyu Yao, Mengcong Ren, Suwen Wang, Qiuyang Yin, Yuchen Sun, Qin Wang, Lu Xin

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； DeerLab LLC（DeerLab有限责任公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Google（谷歌） ； San Jose State University（圣何塞州立大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出MIBE框架，包含多主体交互基准（MIB）和评估器（MIE），通过解耦数据体制和双头排序诊断目标，解决多主体个性化图像生成中主体遗漏、外观失配和交互错误问题，在黄金集上达到0.922成对准确率。

From Objectives to Applications: Aligning Architectural Biases in Audio Self-Supervised Learning

从目标到应用：对齐音频自监督学习中的架构偏差

Kele Xu, Yulu Fang, Boda Zhou, Yulin Sun, Qisheng Xu, Qiya Song, Jin Zhang, Cheng Yang, Huaimin Wang

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本文通过预训练目标、架构归纳偏差与下游应用的对齐，系统分析音频自监督学习，围绕五种范式讨论不同监督信号对表征的影响，并关联到CNN、RNN、状态空间模型、Transformer及混合架构的偏差，最后解读在语音、环境声、音乐、医学及多模态等领域的应用。

Distributed Containment of a Compromised Agent through Repulsive Cages

通过排斥笼实现对被入侵智能体的分布式围堵

Luigi Petruzziello, Camilla Fioravanti, Gabriele Oliva

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 针对无人机群等自主系统中智能体被劫持的安全问题，利用低层避碰模块在高层被入侵时仍保持活跃的特性，提出分布式围堵框架，通过防御者配置几何形状塑造排斥场以约束和引导目标，基于Stackelberg博弈和排斥笼概念实现，并证明亚线性动态遗憾界。

As It Was: Aligning LLM Search Evaluation with Historical User Preferences

如其所是：将LLM搜索评估与历史用户偏好对齐

Ali Vardasbi, Gustavo Penha, Enrico Palumbo, Claudia Hauff, Hugues Bouchard, Mounia Lalmas

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出行为锚定的LLM评判器，通过查询-相关性-印象卡引入历史用户交互证据，在音乐搜索评估中提升与用户偏好的斯皮尔曼秩相关约5%，并在多语言数据集上提高15%的相关性。

Checked Program Recovery from Execution Video: A Sound Oracle for Untrusted Generators

从执行视频中检查程序恢复：针对不可信生成器的可靠预言机

Yuan Si, Jialu Zhang

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 提出一种双层验证预言机，通过静态检查证明镜头等价性并颁发证书，确保从不正确程序中拒绝，从而可靠恢复Scratch程序。

EPO: Boosting 3D Foundation Models with Edge-based Pose Optimization

EPO：基于边缘位姿优化的3D基础模型增强

Mattia D'Urso, Christian Sormann, Mattia Rossi, Friedrich Fraundorfer

机构 * Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； Sony Europe（索尼欧洲） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出EPO，一种无跟踪的几何优化框架，通过边缘图对齐替代特征提取和轨迹构建，提升3D基础模型的SfM重建精度，在降低运行时和内存的同时匹配或超越束调整方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

Registry-Governed Agent Lifecycle:Completing EDDOps with Evaluation-DrivenRegistration, Promotion, and Retirement on AWS AgentCore

注册表治理的智能体生命周期：通过评估驱动的注册、晋升和退役在 AWS AgentCore 上完善 EDDOps

Richard Kang, Vincent Wang

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出 EDDOps 在 AWS Bedrock AgentCore 上的实践实例，通过成本-性能框架和注册表治理，将模型选择从基准排名转化为受治理的经济决策。

Grid-Interactive Thermal Management of AI Data Centers via Contextual Distributionally Robust Optimization

基于情境分布鲁棒优化的AI数据中心电网交互热管理

Jiachen Shen, Jian Shi, Yijie Yang, Chenye Wu, Dan Wang, Ju Bin Song, Zhu Han

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 针对AI数据中心突发工作负载和不确定热量生成导致的热违规问题，提出情境分布鲁棒优化（CDRO）框架，通过动态调整Wasserstein半径实现电网交互冷却控制，在极端负载下实现近零热违规，并将鲁棒性成本溢价降低约13.7个百分点。

Decentralized Geometric Control for Cable-Suspended Payload Transport with Adaptive Mass Estimation

基于自适应质量估计的缆绳悬挂载荷运输的分散几何控制

Hadi Hajieghrary, Benedikt Walter, Paul Schmitt, Miguel Hurtado

机构 * MassRobotics 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出GPAC四层分层架构，通过隐式协调实现多四旋翼无中心协调运输缆绳悬挂载荷，结合几何控制、自适应质量估计和CBF安全滤波，仿真显示低计算成本下平均跟踪误差33.8厘米。

Comments Accepted to be presented at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

MVPruner: Dynamic Token Pruning for Accelerating Multi-view Vision-Language Models in Autonomous Driving

MVPruner: 用于加速自动驾驶中多视图视觉语言模型的动态令牌剪枝

Nan Yang, Zhanwen Liu, Linfeng Zhang, Shangyu Xie, Yang Wang, Wenzhuo Zhou, Xiangmo Zhao

机构 * School of Information Engineering, Chang’an University, China（长安大学信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiaotong University, China（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出MVPruner，一种两阶段自适应令牌剪枝方法，通过动态分配剪枝预算和基于指令的令牌选择，在保持精度的同时大幅降低计算量，实现多视图视觉语言模型的高效推理。

Comments accepted by ECCV26

CooperScene: Multi-Modal Cooperative Autonomy Benchmark with C-V2X Communication Characterization

CooperScene: 具有C-V2X通信特性的多模态协作自主基准

Bo Wu, Ruoshen Mo, Justin Yue, Yanyu Zhang, Janice Nguyen, Guoyuan Wu, Amit Roy-Chowdhury, Matthew J. Barth, Hang Qiu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出CooperScene数据集，通过真实C-V2X通信特性、多模态传感器和3GPP标准，建立多车协作感知基准，包含59K帧、344K标注对象。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages, 15 figures

Fleet: Few Shots Lead Effective AI-generated Image Detection

Fleet: 少量样本引导的有效AI生成图像检测

Jiaan Wang, Sirui Liu, Yu Li, Kaiyuan Yang, Juan Cao, Sheng Tang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对AI生成图像检测中静态特征空间泛化能力不足的问题，提出动态适应框架Fleet，通过约束路由校正实现少量样本快速适应新兴生成器，在64模型基准上将性能从20.4%提升至73.1%。

Comments 25 pages, accepted by ICML 2026

Evaluating Interactivity: Toward Automated Assessment of AI-Generated Explorable Explanations

评估交互性：迈向AI生成的可探索解释的自动化评估

Xiaozao Wang, Zhewei Wang, Hongyi Wen

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出EE-Eval框架，将交互性形式化为有限状态机，通过图度量和嵌入比较评估AI生成可探索解释的结构与语义相似性，优于现有基线。

Implementing GenAI-Supported Learning in Software Engineering and Computer Science Education using Bloom's Taxonomy

使用布鲁姆分类法在软件工程和计算机科学教育中实现生成式AI支持的学习

Vahid Garousi, Zafar Jafarov, Aytan Mövsümova, Leyla Memmedova, Hüseyn Mirzayev

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 本研究设计布鲁姆分类法对齐的生成式AI框架，通过多课程实验发现：学生认为生成式AI对高阶认知活动最有价值，明确指导能促进反思性使用，为负责任使用生成式AI提供了可扩展的教学框架。

FlameVQA: A Physically-Grounded UAV Wildfire VQA Benchmark with Radiometric Thermal Supervision

FlameVQA: 一个基于辐射热监督的物理基础无人机野火VQA基准

Mobin Habibpour, John Spodnik, Niloufar Alipour Talemi, Fatemeh Afghah

机构 * National Science Foundation（国家科学基金会） ； NASA（美国国家航空航天局） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出FlameVQA，一个基于FLAME 3数据集的无人机野火多选视觉问答基准，利用配对的RGB和辐射热TIFF图像实现温度基础的推理，评估了多种MLLM在检测、定位、覆盖估计等任务上的表现。

Soroll-IA: A Weakly Labeled Audio Dataset for Real-World Industrial Port Monitoring

Soroll-IA：用于真实工业港口监测的弱标注音频数据集

Javier Naranjo-Alcazar, Jordi Grau-Haro, Ruben Ribes-Serrano, Marta Garcia-Ballesteros, Pedro Zuccarello

机构 * Instituto Tecnologico de Informatica (ITI)（信息技术学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出一个在西班牙瓦伦西亚真实工业港口环境中录制的弱标注音频数据集，包含22小时音频和26种声音事件类别，用于支持音频标注、弱监督声音事件检测及机器学习研究。

Comments Paper being under review at Journal on Audio, Speech, and Music Processing

NegAS: Negative Label Guided Attention and Scoring for Out-of-Distribution Object Detection with Vision-Language Models

NegAS: 基于负标签引导的注意力与评分用于视觉语言模型的分布外目标检测

Yingjie Zhang, Shuai Li, Peng Wang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出NegAS框架，利用负标签引导注意力（NegA）和基于sigmoid的OOD评分函数（NegS），解决VLM检测器中OOD区域利用不足和评分不兼容问题，显著提升OOD检测性能。

Comments Accept to ECCV 2026

CheXanatomy: Anatomy-Aware Vision-Language Modeling for Chest Radiographs

CheXanatomy: 面向胸部X光片的解剖感知视觉-语言建模

Sergios Gatidis, Curtis Langlotz, Christian Bluethgen

机构 * Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学医学与影像人工智能中心） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 提出CheXanatomy框架，通过自回归令牌空间监督将解剖知识融入预训练视觉-语言模型，实现解剖分割，在合成和真实X光片上性能媲美U-Net，并提升域迁移鲁棒性和样本效率。