大模型对齐与安全

Systems-Level Planning and Coordination of Truck-Drone Collaborative Delivery Networks

卡车-无人机协同配送网络的系统级规划与协调

Didem Cicek, Burak Kantarci

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science at the University of Ottawa（渥太华大学电气工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 安全评测 ：alignment(abstract)

AI总结 针对城市最后一英里配送，提出分层规划与协调框架，通过任务编排与智能体同步，实现卡车-无人机协同配送，相比纯卡车模式，总配送时间减少42.4%，能耗降低44.2%。

Comments 6 pages, 4 figures, Accepted to 2026 IEEE HPSR on Network Architectures and Intelligence for Smart Mobility and Autonomous Systems (TRAVERSAL)

Learning from Human Driving: A Human-in-the-Loop Online Behavior Cloning Framework for Autonomous Driving

从人类驾驶中学习：一种用于自动驾驶的人机协同在线行为克隆框架

Yuhong Shi, Jianyi Liu, Lihang Sun, Li Li, Xudong Dong

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出人机协同在线行为克隆框架HiL-OBC，通过人类干预初始化策略、贝叶斯潜在行为建模和在线更新，结合大模型感知与人类驾驶智能，在CARLA基准上显著提升驾驶性能。

One Stone, Three Birds: Self-adaptive Optimal Transport for Multi-VLM Selection, Adaptation, and Ensembling

一石三鸟：面向多VLM选择、自适应与集成的自适应最优传输

Qiyu Xu, Zhanxuan Hu, Yu Duan, Yonghang Tai, Huafeng Li, Quanxue Gao, Xiangyong Cao

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Yunnan Normal University（云南师范大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） 纠错

专题命中 安全评测 ：trustworthy(abstract)

AI总结 提出无训练框架OSTB，通过自适应最优传输估计共识样本-类别结构，同时解决多VLM的模型选择、目标域自适应和预测集成问题。

HAVE: Host Active Verification Engine for Closing the Contextual Reality Gap in Security Digital Twins

HAVE：用于弥合安全数字孪生中上下文现实差距的主机主动验证引擎

Vincenzo Sammartino, Marco Pasquini

专题命中 安全评测 ：safety(abstract)

AI总结 提出HAVE引擎，通过安全约束主机代理进行最大似然估计，测量经验妥协概率，利用Wilson区间置信权重和贝叶斯混合规则修正CVSS评分导致的上下文现实差距，实验显示在误报和漏报场景中分别降低38.2%和提升132.4%的到达概率。

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