大模型对齐与安全

CADO: From Imitation to Cost Minimization for Heatmap-based Solvers in Combinatorial Optimization

CADO：从模仿到成本最小化的组合优化热力图求解器

Hyungseok Song, Deunsol Yoon, Kanghoon Lee, Han-Seul Jeong, Soonyoung Lee, Woohyung Lim

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对热力图求解器监督训练中模仿损失与成本最小化的目标不匹配问题，提出CADO框架，通过强化学习微调直接优化解码后解的成本，在多个基准上取得最优性能。

Comments 22 pages, 4 figures. Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=fvxx5FOED6

Thermodynamic assessment of machine learning models for solid-state synthesis prediction

固态合成预测机器学习模型的热力学评估

Jane Schlesinger, Simon Hjaltason, Nathan J. Szymanski, Christopher J. Bartel

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 评估了机器学习模型预测固态材料合成可行性的热力学一致性，发现模型普遍高估合成可能性，但部分分数与热力学启发式趋势一致。

Moving Beyond Diffusion: Hierarchy-to-Hierarchy Autoregression for fMRI-to-Image Reconstruction

超越扩散：层级到层级自回归用于fMRI到图像重建

Xu Zhang, Ruijie Quan, Wenguan Wang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，中国） ； ReLER, CCAI, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, China（ReLER、中国人工智能学会、人工智能学院、浙江大学、中国） 纠错

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

AI总结 提出MindHier框架，通过层级fMRI编码器、层级对齐和尺度感知粗到细引导策略，实现从粗到细的fMRI到图像重建，优于扩散方法。

Comments ICLR 2026

A Geometric Account of Activation Steering through Angle-Norm Decomposition

通过角度-范数分解的激活引导的几何解释

Georgii Aparin, Tatiana Gaintseva

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Queen Mary University of London（女王玛丽大学） 纠错

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

AI总结 本文通过控制实验分离角度和径向分量，发现概念主要编码在角度结构中，但范数对引导的稳定性和下游效应至关重要，建议将激活引导参数化为可解释的角度和径向分量。

A Sober Look at Agentic Misalignment in Automated Workflows

对自动化工作流中智能体错位的冷静审视

Wenqian Ye, Bo Yuan, Zhichao Xu, Yijun Tian, Yawei Wang, Henry Kautz, Aidong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文研究多智能体系统中的新兴错位问题（称为智能体错位），通过贝叶斯框架分析其成因，并提出基于证据的智能体对齐范式（AEA）来纠正错位行为，从而提升协作可靠性。

Reasoning over Semantic IDs Enhances Generative Recommendation

基于语义ID的推理增强生成式推荐

Yingzhi He, Yan Sun, Junfei Tan, Yuxin Chen, Xiaoyu Kong, Chunxu Shen, Xiang Wang, An Zhang, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

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

AI总结 提出SIDReasoner两阶段框架，通过增强语义ID与语言的对齐和结果驱动的强化优化，实现无需大量推理标注的有效推理，提升生成式推荐的准确性、可解释性和跨领域泛化能力。

Comments Accepted by KDD 2026

PQR: A Framework to Generate Diverse and Realistic User Queries that Elicit QA Agent Failures

PQR：一个生成多样化且逼真用户查询的框架，以引发问答代理失败

Yunan Lu, Luigi Liu, Omar Yahia, Arpit Sharma, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Walmart（沃尔玛） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PQR框架通过迭代交互生成多样化且逼真的用户查询，以发现问答代理的失败案例，其方法比现有方法更有效。

Information-Theoretic Requirements for Gradient-Based Task Affinity Estimation in Multi-Task Learning

基于梯度的任务亲和性估计在多任务学习中的信息论要求

Jasper Zhang, Bryan Cheng

机构 * Great Neck South High School（Great Neck South 高中） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多任务学习中梯度基于任务亲和性估计的信息论要求，发现任务样本重叠度对梯度对齐的影响，并揭示了样本重叠度的相变特性。

Comments 8 pages, 4 figures. ACM BCB 2026 Short Paper. Accepted at workshop on AI for Accelerated Materials Design, Foundation Models for Science: Real-World Impact and Science-First Design, and Generative and Experimental Perspectives for Biomolecular Design at ICLR 2026

A Mixed Diet Makes DINO An Omnivorous Vision Encoder

混合饮食使DINO成为杂食视觉编码器

Rishabh Kabra, Maks Ovsjanikov, Drew A. Hudson, Ye Xia, Skanda Koppula, Andre Araujo, Joao Carreira, Niloy J. Mitra

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 针对DINOv2等预训练视觉编码器在不同视觉模态间特征对齐差的问题，提出杂食视觉编码器，通过后训练框架学习模态无关特征空间，实现跨模态鲁棒理解。

Comments CVPR 2026 Highlight

Massively Multilingual Joint Segmentation and Glossing

大规模多语言联合分割与标注

Michael Ginn, Lindia Tjuatja, Enora Rice, Ali Marashian, Maria Valentini, Jasmine Xu, Graham Neubig, Alexis Palmer

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 针对现有神经标注模型缺乏形态边界预测导致可解释性差的问题，提出PolyGloss模型，通过联合分割与标注提升准确性和对齐度，并支持低秩适应快速迁移。

Comments 15 pages, 9 figures, accepted to ACL 2026 Long Papers

AMix-1: A Pathway to Test-Time Scalable Protein Foundation Model

AMix-1: 迈向测试时可扩展的蛋白质基础模型

Changze Lv, Jiang Zhou, Siyu Long, Lihao Wang, Jiangtao Feng, Dongyu Xue, Yu Pei, Hao Wang, Zherui Zhang, Yuchen Cai, Zhiqiang Gao, Ziyuan Ma, Jiakai Hu, Chaochen Gao, Jingjing Gong, Yuxuan Song, Shuyi Zhang, Xiaoqing Zheng, Deyi Xiong, Lei Bai, Wanli Ouyang, Ya-Qin Zhang, Wei-Ying Ma, Bowen Zhou, Hao Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Generative Symbolic Intelligence Lab (GenSI), Tsinghua University（生成符号智能实验室（GenSI），清华大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出基于贝叶斯流网络的蛋白质基础模型AMix-1，通过预训练缩放律、涌现能力分析、上下文学习机制和测试时缩放算法，实现1.7B参数模型，并设计出活性提高50倍的AmeR变体。

A Negative Result on Cross-Model Activation Transfer in a Pythia Multi-Hop Setting

Pythia多跳设置中跨模型激活迁移的负面结果

Peiyan Zhang, Jason Xin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究在Pythia-160M到Pythia-410M的多跳推理设置中，通过线性翻译层传递隐藏状态是否能够改善下游回答，结果发现离线表示对齐不足以实现有用的因果通信。

Comments 16 pages, 6 figures

RAVEN: Retrieval-Augmented Vulnerability Exploration Network for Memory Corruption Analysis in User Code and Binary Programs

RAVEN: 用于用户代码和二进制程序中内存损坏分析的检索增强漏洞探索网络

Parteek Jamwal, Minghao Shao, Boyuan Chen, Achyuta Muthuvelan, Asini Subanya, Boubacar Ballo, Kashish Satija, Mariam Shafey, Mohamed Mahmoud, Moncif Dahaji Bouffi, Pasindu Wickramasinghe, Siyona Goel, Yaakulya Sabbani, Hakim Hacid, Mthandazo Ndhlovu, Eleanna Kafeza, Sanjay Rawat, Muhammad Shafique

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.AI

AI总结 提出RAVEN框架，结合LLM代理与检索增强生成，自动生成遵循Google Project Zero模板的漏洞分析报告，在105个样本上平均质量得分54.21%。

Mining Useful General Data for Low-Resource Domain Adaptation

挖掘低资源领域适应的有用通用数据

Pingjie Wang, Hongcheng Liu, Yusheng Liao, Ziqing Fan, Yaxin Du, Shuo Tang, Yanfeng Wang, Yu Wang

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

AI总结 针对低资源领域数据稀缺问题，提出NTK-Selector方法，利用神经正切核从通用数据中筛选有用样本，显著提升领域适应效果。

Comments 39 pages

Assessing Large Language Models for Stabilizing Numerical Expressions in Scientific Software

评估大语言模型在科学软件中稳定数值表达式的能力

Tien Nguyen, Kirshanthan Sundararajah, Muhammad Ali Gulzar

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文评估大语言模型在数值稳定性任务中的表现，发现其在检测和稳定不稳定的计算方面与传统方法相当，并在某些情况下表现更优，但对控制流和高精度字面量处理较弱。

I-Perceive: A Foundation Model for Active Perception with Language Instructions

I-Perceive：一种基于语言指令的主动感知基础模型

Yongxi Huang, Zhuohang Wang, Wenjing Tang, Xinyu He, Cewu Lu, Panpan Cai

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 I-Perceive是一种基于自然语言指令的主动感知基础模型，通过融合视觉-语言模型与几何基础模型，实现了对开放意图场景的有效感知与推理。

UrbanWorld2.0: A Multimodal Agentic Framework for Reality-Aligned 3D World Generation at City-Scale

RAISECity: 一种用于城市级现实对齐3D世界生成的多模态代理框架

Shengyuan Wang, Zhiheng Zheng, Yu Shang, Lixuan He, Yangcheng Yu, Fan Hangyu, Jie Feng, Qingmin Liao, Yong Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（电子工程系，北京研究院，清华大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 RAISECity通过多模态代理框架实现城市级3D世界生成，提升现实对齐、精度和性能，适用于沉浸媒体和具身智能应用。

Comments Accepted by ACM MM 2026, the code is available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/UrbanWorld2.0

Contract Based Verification of Non-functional Requirements for Embedded Automotive C Code

基于合同的嵌入式汽车C代码非功能需求验证

Jesper Amilon, Merlijn Sevenhuijsen, Mattias Nyberg, Karl Palmskog

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于验证嵌入式汽车C代码非功能需求的合同方法，通过设计通用规则和接口规范语言，结合Frama-C插件实现对控制流和数据流的检查，确保模块调用安全函数并避免未初始化变量。

Global-Local Dual Perception for MLLMs in High-Resolution Text-Rich Image Translation

全局-局部双感知用于高分辨率文本密集图像翻译的MLLMs

Junxin Lu, Tengfei Song, Zhanglin Wu, Pengfei Li, Xiaowei Liang, Hui Yang, Kun Chen, Ning Xie, Yunfei Lu, Jing Zhao, Shiliang Sun, Daimeng Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Labs, Huawei Technologies Co., LTD（华为技术有限公司2012实验室） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出GLoTran框架，通过全局-局部双感知方法提升高分辨率文本密集图像翻译的准确性和完整性。

Asymptotically exact scattering theory of the Kuramoto-Vicsek model

Kuramoto-Vicsek模型的渐近精确散射理论

Thomas Ihle, Horst-Holger Boltz, Rüdiger Kürsten, Benjamin Lindner

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对Kuramoto-Vicsek模型，突破平均场假设，采用单侧分子混沌假设解析计算低密度下粒子散射，其理论结果与模拟吻合，还推导了高密区噪声关联及正对齐强度下的Boltzmann碰撞算子。

EvoTale: Continual Character Customization for Expanding Story Worlds

持久故事世界模拟与连续角色定制

Jinlu Zhang, Qiyun Wang, Baoxiang Du, Jiayi Ji, Jing He, Rongsheng Zhang, Tangjie Lv, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。

LLteacher: A Tool for the Integration of Generative AI into Statistics Assignments

LLteacher: 一种将生成式AI整合到统计作业中的工具

Emanuela Furfaro, Simone Mosciatti

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 LLteacher是一种利用LLM辅助统计作业学习的开源工具，通过保留学习过程和引导学生与AI互动，支持知识回忆和新概念发现。

Journal ref Technology Innovations in Statistics Education, 17(1), 2026

Evolution-Aware Regression Test Prioritization of ML-Enabled Systems Using Gradient-Based Behavior Vectors

基于梯度行为向量的ML系统进化感知回归测试优先级排序

Eunho Cho, Donghwan Shin, In-Young Ko

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出GBV-PD方法，利用梯度行为向量和参数更新投影，在不运行进化模型的情况下预测测试用例损失变化方向，实现高效的回归测试优先级排序。

Comments Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Optimization-Guided Diffusion for Interactive Scene Generation

基于优化的扩散生成交互场景

Shihao Li, Naisheng Ye, Tianyu Li, Kashyap Chitta, Tuo An, Peng Su, Boyang Wang, Haiou Liu, Chen Lv, Hongyang Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； OpenDriveLab at The University of Hong Kong（香港大学OpenDriveLab） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Yinwang Intelligent Tech. Co. Ltd.（银网智能科技有限公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出OMEGA框架，通过优化引导扩散过程生成符合物理和行为约束的多智能体驾驶场景，提升生成场景的真实性和可控性。

Diffploit: Facilitating Cross-Version Exploit Migration for Open Source Library Vulnerabilities

Diffploit：助力开源库漏洞的跨版本漏洞利用迁移

Zirui Chen, Zhipeng Xue, Jiayuan Zhou, Xing Hu, Xin Xia, Xiaohu Yang

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 Diffploit是一种迭代的差异驱动漏洞利用迁移方法，通过上下文模块和迁移模块提升跨版本漏洞利用迁移成功率，在大规模Java CVE数据集上表现优于现有工具，还发现了受影响版本范围错误的CVE及未报告的易受攻击版本。

Comments ICSE 2026

Scale-CDA: A Scalable Retrofit Platform for Cooperative Driving Automation in Production Vehicles

Scale-CDA：一款用于量产车的、可扩展的原型，旨在普及AI辅助的协同驾驶自动化（CDA）

Hao Zhou, Shengming Yuan, Yuhang Wang, Alina Hagen, Haibin Wen

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本研究提出Scale-CDA这一开源工具链，基于OpenDBC与Openpilot构建，成本低于1000美元，可实现AI辅助CDA的即插即用改装，通过多车辆测试验证了其低时延与数据隐私保护能力，为普及协同自动驾驶提供了实用方案。

Degradation-Aware Prompt Learning with Cross-Modal Compensation for Adverse Weather Removal

面向恶劣天气去除的退化感知跨模态补偿提示学习

Wanshu Fan, Yunzhe Zhang, Yue Shen, Liyan Wang, Jing Qin, Kin-Man Lam, Cong Wang, Jinshan Pan

机构 * School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院） ； School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology（大连理工大学数学科学学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 该研究针对恶劣天气导致图像退化影响视觉系统可靠性的问题，提出 DCMPC-Net 模型，通过跨模态提示补偿实现鲁棒的恶劣天气图像修复，性能优于现有最先进方法。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Image Processing. The code is available at: https://github.com/fanamber831/DCMPC-Net

HJ-Gauss: A Monte-Carlo HJ Reachability Scheme

HJ-Gauss: 一种蒙特卡洛HJ可达性方案

Lekan Molu, Venkatraman Renganathan, Namhoon Cho

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于局部PDE线性化的方法，通过冻结系数采样方案解决高维系统中经典网格基HJ求解器内存消耗大的问题，实现了存储和网格无关的算法，适用于高维可达性分析。

Fine-grained Semantics Integration for Large Language Model-based Recommendation

细粒度语义集成用于基于大语言模型的推荐

Jiawei Feng, Xiaoyu Kong, Leheng Sheng, Bin Wu, Chao Yi, Feifang Yang, Xiang-Rong Sheng, Han Zhu, Xiang Wang, Jiancan Wu, Xiangnan He

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 TS-Rec通过细粒度语义集成提升基于LLM的推荐系统性能

Grad-ECLIP: Gradient-based Visual and Textual Explanations for CLIP

Grad-ECLIP: 基于梯度的CLIP视觉与文本解释

Chenyang Zhao, Kun Wang, Janet H. Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Division of Social Science and Department of Computer Science & Engineering, Hong Kong University of Science & Technology（香港科学与技术大学社会科学学院及计算机科学与工程系） ； SenseTime Group Ltd（时光集团有限公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出Grad-ECLIP方法，通过分解CLIP编码器架构并分析匹配相似度与中间空间特征的关系，生成有效热图以解释CLIP匹配结果。通过通道和空间权重提升视觉解释质量，并通过定性定量评估验证其有效性。

Journal ref Zhao C, Wang K, Hsiao J H, et al. Grad-eclip: Gradient-based visual and textual explanations for clip[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026