大模型对齐与安全

Whose Gold? Annotator-Pool Disagreement Is Large at the Item Level, and Hidden by Small Leaderboards

谁的“金标准”？标注者群体在条目层面分歧巨大，却被小型排行榜掩盖

Anik Jha

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究发现标注者群体在条目层面分歧巨大，小型模型排行榜的一致性是假象，量化了其脆弱性，证明某数据集的标注者无差异假设错误，LLM评判器更贴合大众标注者群体。

Comments Submitted to the HAIC workshop at NeurIPS 2026

PEER: Unified Process-Outcome Reinforcement Learning for Structured Empathetic Reasoning

PEER：统一的过程-结果强化学习用于结构化共情推理

Yunxiao Wang, Meng Liu, Sicheng Zhao, Lizi Liao, Liqiang Nie

机构 * Shandong University（山东大学） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出PEER，通过结构化共情推理框架提升情感支持对话的 empathy、策略一致性及人性表现，采用GRPO与UnifiReward模型，结合数据增强减少重复。

VDC-Agent: When Video Detailed Captioners Evolve Themselves via Agentic Self-Reflection

VDC-Agent：当视频详细描述器通过代理自我反思而自我进化

Qiang Wang, Xinyuan Gao, Yuhang He, Jizhou Han, Jiangyang Li, SongLin Dong, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：DPO(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 VDC-Agent通过自我反思机制实现视频详细描述的自我进化，利用自动生成的(描述，评分)对提升描述准确性与评分表现。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://vdcagent.github.io

ASAT: Adaptive Scoring and Thresholding with Human Feedback for Robust Out-of-Distribution Detection

ASAT：结合人类反馈的自适应评分与阈值方法用于鲁棒分布外检测

Daisuke Yamada, Harit Vishwakarma, Ramya Korlakai Vinayak

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ASAT是结合人类反馈的人机协作框架，可实时更新评分函数与阈值，在静态条件下控制FPR并最大化TPR，非静态条件下适应分布漂移，在OpenOOD基准上性能优于现有方法。

Comments Published in TMLR (2026) with J2C Certification

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Enhancing VLM Reward Models Through Structure-Aware Fine-Tuning

通过结构感知微调增强视觉语言模型奖励模型

Pyrros Koussios, Chenhao Li, Xin Chen, Andreas Krause

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出结构感知微调（SAFT）方法，利用LoRA适配器和内在结构先验优化视觉语言模型奖励信号，实现更快策略收敛与更好对齐，为稳定文本条件强化学习提供可扩展路径。

From Direction to Magnitude: How Multimodal Instruction-Tuning Reorganizes the Geometric Encoding of Identity-Specifying Prompts in Transformer Hidden States

从方向到大小：多模态指令微调如何在Transformer隐藏状态中重新组织身份指定提示的几何编码

Jorge A. Castillo, Marco Torres Yévenes, Juan Carlos Lanas

机构 * Axis Dynamics SpA（轴动力公司） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：RLHF(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究四种训练后模式的Transformer语言模型，通过五个几何指标比较三种提示条件，发现多模态指令微调会使身份编码从方向重组为大小，此重组特定于该模式，还定位了W_1作为方法贡献。

Comments 16 pages, 8 tables. Working draft v0.3. Uses Ollivier-Ricci curvature and edge-wise Wasserstein-1 as primary geometric statistic; four models (Gemma-4-E4B, Gemma-4-E4B-it, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, Qwen2.5-7B-Instruct)

Personalized RewardBench: Evaluating Reward Models with Human Aligned Personalization

个性化奖励基准：评估与人类对齐的个性化

Qiyao Ma, Dechen Gao, Rui Cai, Boqi Zhao, Hanchu Zhou, Junshan Zhang, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出个性化奖励基准，用于评估奖励模型对个性化偏好的建模能力，发现现有模型在个性化任务中表现不佳，且该基准在下游任务中具有更高的预测相关性。

Comments Accepted to COLM 2026. Dataset: https://huggingface.co/datasets/QiyaoMa/Personalized-RewardBench

Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it

人工矫正：为什么大语言模型过度使用一种古典修辞格，以及如何缓解这一问题

Federico Boggia

专题命中 偏好对齐 ：RLHF(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型过度使用矫正格修辞格的问题，基于模型与人类修辞风格差异及相关分类，提出用矫正格指数评分，通过测量发现校准错误，给出以LoRA适配器为中心的缓解技术、指令及适配器效果，强调校准到人类比率而非消除的重要性。

Comments 18 pages, 7 tables. v2: corrections to the classical sources (Quintilian, Cicero) and to several cited figures, and Appendix B corpus statistics aligned to the delivered dataset; measurements, results and conclusions unchanged. Data, code, and the trained LoRA adapter: https://federicoboggia.binatomy.com/pubblicazioni/

Contrastive Weak-to-strong Generalization

对比性弱到强泛化

Houcheng Jiang, Junfeng Fang, Jiaxin Wu, Tianyu Zhang, Chen Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Yang Deng

机构 * ustc（中国科学技术大学） ； nus（新加坡国立大学） ； zgc（中关村学院） ； smu（新加坡管理学院） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对弱到强泛化中弱模型输出噪声和偏差问题，利用隐式奖励与对比解码的联系，提出ConG框架，通过对比解码生成高质量样本，实现可靠能力转移等，经实证验证其有效性和通用性，推动了弱到强泛化及通向通用人工智能。

SyRuP: Enhancing System-Prompt Following via Reward-Guided Prediction in LLM Decoding

SyRuP：通过大语言模型解码中的奖励引导预测增强系统提示遵循

Seoyeon Kim, Minjae Kang, Jaehyung Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究如何增强大语言模型对系统提示的遵循，提出SyRuP框架，通过训练交叉注意力奖励头产生令牌级遵循分数，推理时结合多种信号对候选重新排序，实验表明该方法能有效提升系统提示遵循度且开销适度。

Comments under review, 23 pages

Co-design of LLM-based preference agents: participation may drive overtrust

基于大语言模型的偏好智能体协同设计：参与可能导致过度信任

Michael J. Fell

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 研究探讨大语言模型模拟人类偏好引发的问题，通过12名参与者在家庭能源领域协同设计个人偏好智能体的定性研究，发现参与和过程透明度或成“过度信任引擎”，并将此发展为参与式偏好智能体设计核心机制。

Comments 43 pages (18 main text plus supplementary material), 5 figures

The Computational Basis of Confidence in Large Language Models

大语言模型中置信度的计算基础

Dharshan Kumaran, Viorica Patraucean, Maks Ovsjanikov, Petar Veličković, Nathaniel Daw

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； École Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型中置信度的计算基础，利用统计决策置信度框架，通过答案 - 对数差异测试其预测特征，结果表明在多种任务中答案对数可作潜在决策变量读出，为多模态语言模型置信度提供解释并统一研究框架。

Optimization Is Not All You Need

优化并非你所需的全部

Minh Hua, Rita Raley

机构 * Scale AI（Scale人工智能公司） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究指出优化并非全部，以GPT - 2为例，通过追踪其预训练等环节的优化文化，发现优化程序虽能测文本可能性，但无法区分不可能性是错误还是创新，却在五年内获设定语言协议权威。

Comments This essay will be forthcoming in MFS Modern Fiction Studies, published by JHUP (Spring-Summer 2027)

Gauge dependence and structured-output corruption in sign-branched repetition penalties: measurements across models, inference stacks, and alternative repetition controls

符号分支重复惩罚中的规范依赖性和结构化输出损坏：跨模型、推理堆栈和替代重复控制的测量

Peter Hollows

专题命中 偏好对齐 ：RLHF(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究符号分支重复惩罚中规范依赖性和结构化输出损坏问题，发现其惩罚定义不明确且损坏输出，将惩罚应用于归一化对数概率可消除这些问题，给出了相关机制、测量及归一化变体。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables. Code, data, per-stack survey and git genealogy: https://github.com/captainpete/repetition-penalty-gauge

From Actions to Understanding: Conformal Interpretability of Temporal Concepts in LLM Agents

从行为到理解：LLM代理中时间概念的符合可解释性

Trilok Padhi, Ramneet Kaur, Krishiv Agarwal, Adam D. Cobb, Daniel Elenius, Manoj Acharya, Colin Samplawski, Alexander M. Berenbeim, Nathaniel D. Bastian, Susmit Jha, Ugur Kursuncu, Anirban Roy

机构 * Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Computer Science Lab, SRI（SRI计算机科学实验室） ； Army Cyber Institute（陆军网络学院） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：trustworthy(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出通过符合视角解释LLM代理时间概念演变的框架，结合逐步奖励建模与符合预测，识别时间概念的潜在方向，实验表明这些概念可线性分离，为LLM代理提供可靠故障检测和干预方法。

Comments Accepted at the Mechanistic Interpretability Workshop, 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026

Test-Time Verification for Text-to-SQL via Outcome Reward Models

基于结果奖励模型的文本到SQL测试时验证

Mattia Tritto, Giuseppe Farano, Dario Di Palma, Gaetano Rossiello, Fedelucio Narducci, Dharmashankar Subramanian, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出结果奖励模型(ORM)作为学习型语义评分函数，用于Text-to-SQL的测试时验证，通过自动化候选生成和执行标签训练ORM，在BIRD和Spider基准上优于执行优先和多数投票方法。

Comments Accepted to the SURGeLLM Workshop at ACL 2026, San Diego, US

REAR: Test-time Preference Realignment through Reward Decomposition

REAR: 通过奖励分解实现测试时偏好重对齐

Fuxiang Zhang, Pengcheng Wang, Chenran Li, Yi-Chen Li, Yuxin Chen, Lang Feng, Chenfeng Xu, Masayoshi Tomizuka, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出REAR框架，通过将奖励函数分解为问题相关和偏好相关两部分，推导出可线性组合的对齐奖励，实现无需训练的测试时偏好重对齐，适用于多种任务。

Comments Accepted by ICML 2026

VISTA-DZ: Visual Semantic Trajectory Adaptation for Personalized Dilemma Zone Prediction

VISTA-DZ: 面向个性化困境区域预测的视觉语义轨迹自适应

Chuheng Wei, Ziye Qin, Ziran Wang, Guoyuan Wu

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

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出VISTA-DZ框架，通过视觉语义轨迹表示和语言模型生成行为画像，实现个性化停走决策与决策时间预测，在仿真和真实数据集上优于基线方法。

Comments This manuscript is currently under review

Aligning Language Model Benchmarks with Pairwise Preferences

将语言模型基准与成对偏好对齐

Marco Gutierrez, Xinyi Leng, Hannah Cyberey, Jonathan Richard Schwarz, Ahmed Alaa, Thomas Hartvigsen

机构 * School of Data Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学数据科学学院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Thomson Reuters Foundational Research（汤姆森路透基础研究） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, UC Berkeley and UCSF（伯克利大学电气工程与计算机科学系及旧金山大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出BenchAlign方法，通过利用语言模型在问题级别的性能与模型成对排名，自动调整离线基准权重，使新基准能根据偏好准确排序未见模型。

DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

DiARC：区分正负样本有助于提升大型语言模型的类ARC推理能力

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DiARC方法，通过构建偏好对（正负样本）来提升大型语言模型在类ARC任务上的推理能力，实验表明该方法在多个基准上持续改进基线模型。

GEOALIGN: Geometric Rollout Curation for Robust LLM Reinforcement Learning

GEOALIGN: 用于鲁棒大语言模型强化学习的几何轨迹策展

Ting Zhou, Zhenqing Ling, Yiyang Zhao, Ying Shen, Daoyuan Chen

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对在线强化学习训练LLM时奖励噪声导致的不稳定性，提出GEOALIGN，通过检测并修正方向不一致的轨迹来稳定更新，提升最终性能并减少训练震荡。

Comments Accepted as a conference paper at ICML 2026

Reward-Conditioned Attention: How Reward Design Shapes What Autonomous Driving Agents See

奖励条件注意力：奖励设计如何塑造自动驾驶代理的感知

Mohamed Benabdelouahad, Ahmed Djalal Hacini, Nadir Farhi, Aissa Boulmerka

机构 * National School of Artificial Intelligence (ENSIA)（国家人工智能学院） ； Cosys-Grettia, Univ Gustave Eiffel（古斯塔夫·埃菲尔大学Cosys-Grettia实验室） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究奖励设计如何影响自动驾驶强化学习代理的内部注意力模式，发现奖励内容直接决定编码器优先关注的场景元素，且连续碰撞时间惩罚会形成学习性警觉先验。

Distribution Preference Optimization: A Fine-grained Perspective for LLM Unlearning

分布偏好优化：大语言模型遗忘的细粒度视角

Kai Qin, Jiaqi Wu, Jianxiang He, Haoyuan Sun, Yifei Zhao, Xu Wang, Bin Liang, Yongzhe Chang, Cheng Li, Tiantian Zhang, Houde Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Jianghuai Advanced Technology Center（江淮先进技术中心） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对大语言模型遗忘中负偏好优化缺乏显式正信号的问题，提出分布偏好优化（DiPO），通过选择性放大或抑制模型高置信度输出logits构建偏好分布对，实现细粒度遗忘，在TOFU和MUSE基准上取得最优遗忘质量与模型效用的平衡。

Comments 20 pages

Channel Location Constrains the Auditability of Subliminal Learning

通道位置限制潜意识学习的可审计性

Tamas Madl

机构 * Austrian Research Institute for Artificial Intelligence（奥地利人工智能研究所） ； University of Vienna（维也纳大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究潜意识学习中隐藏特征传递的可审计性，发现通道位置决定审计有效性，并识别三种传递机制，证明审计必须匹配载体通道。

Behavioral and Representational Evidence of Binomial Ordering Preferences in Large Language Models

大型语言模型中二项式排序偏好的行为与表征证据

Zhiqing Yang, Yilun Liu, Yunpu Ma, Volker Tresp, Hinrich Schütze

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 通过多语言二项式数据集和分布度量，研究LLM对梯度频率分布的建模能力，发现模型虽能恢复主导顺序，但难以精确匹配偏好分布，并通过稀疏探针验证偏好强度在中间层编码且可操纵。

Comments Code and data are publicly available at https://github.com/Zhi-qing-Yang/Linguistic-Binomials-in-Large-Language-Models

Apparent Psychological Profiles of Large Language Models are Largely a Measurement Artifact

大语言模型的心理特征很大程度上是测量假象

Jelena Meyer, David Garcia, Dirk U. Wulff

机构 * Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； University of Basel（巴塞尔大学） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过心理测量框架分析56个指令微调LLM，发现模型间差异主要源于方向性响应偏差而非特质，该偏差解释了81-90%的变异，且可通过题目选择操控，表明LLM心理特征是测量假象。

Guiding Federated Graph Recommendation with LLM-encoded knowledge

利用LLM编码知识指导联邦图推荐

Thi Minh Chau Nguyen, Hien Trang Nguyen, Duc Anh Nguyen, Van Ho-Long, Thanh Trung Huynh, Zhao Ren

机构 * institutetext（机构） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对联邦图推荐中跨客户端图表示对齐难的问题，提出利用大语言模型编码的语义信号指导结构表示的选择性聚合，提升推荐准确性。

Comments Technical Report

Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale

Ling 和 Ring 2.6 技术报告：高效且即时的万亿参数规模智能体智能

Ang Li, Ben Liu, Bin Han, Bin Hu, Bin Jing, Binbin Hu, Bing Li, Cai Chen, Caizhi Tang, Changxin Tian, Chao Huang, Chao Zhang, Chen Liang, Chen Qian, Chengfu Tang, Chengyao Wen, Chilin Fu, Chunwei Wu, Cong Zhang, Cunyin Peng, Daixin Wang, Dalong Zhang, Deng Zhao, Dingnan Jin, Dingyuan Zhu, Donghao Zhang, Fan Yuan, Fangzheng Zhao, Fanzhuang Meng, Feifan Wu, Feng Xu, Fengbin Fang, Gangshan Wang, Guodong Yang, Hailin Zhao, Haitao Wang, Haitao Zhang, Hanxiao Zhang, Hanzi Wang, Hao Dai, Hao Liu, Hao Qian, Hao Wu, Haoxiong Liu, Haoyu Xu, Heng Zhang, Hong Liu, Hongliang Zhang, Hongrui Liu, Hongxun Li, Hongzhi Ruan, Huaidong Xiong, Huihuang Zheng, Huikang Tang, Jia Guo, Jia Li, Jia Liu, Jiameng Wang, Jiaming Liu, Jiannan Shi, Jianping Wei, Jiaolong Yang, Jiapeng Wang, Jie Gao, Jie Wang, Jiewei Wu, Jin Yang, Jinjin Li, Jinjing Huang, Jinquan Sun, Jinyao Chen, Juanhui Tu, Jun Liu, Jun Mei, Jun Xu, Jun Zhou, Junjie Ou, Junnan Sipan, Junpeng Fang, Kaihong Zhang, Kaiqin Hu, Ke Shi, Kuan Xu, Kun Tang, Kunlong Chen, Lanyin Mei, Lei Chen, Lei Liang, Lei Xu, Li Tang, Liang Jiang, Liangcheng Fu, Lihui Zhang, Linfeng Shi, Lintao Ma, Liyuan Liu, Longfei Li, Longfei Zheng, Lu Liu, Lu Yu, Man Li, Meiqi Zhu, Meng Li, Mengjie Gao, Mengshu Sun, Mingming Yin, Mingyang Zhang, Mingyuan Fan, Nuo Xu, Pan Tang, Peijie Jiang, Peilong Zhao, Peng Lin, Pingping Liu, Qi Zuo, Qian Zhao, Qiang Cheng, Qianggang Cao, Qiaoben Bao, Qing Cui, Qingyuan Yang, Qitao Shi, Qiyin Huang, Qizheng Zhou, Quan Wan, Runyuan Zhao, Shaomian Zheng, Shaowei Wei, Shengnan Zhang, Shuaicheng Li, Shujie Li, Shuo Zhang, Sikang Bian, Tianchu Yao, Tiange Xu, Tianshu Wang, Ting Guo, Tinghao Wang, Tingwei Huang, Tong Zhao, Tongkai Yang, Wang Hong, Wanli Gu, Wei Lu, Weichang Wu, Weiguang Han, Weiquan Li, Wenbo Shen, Wenjing Fang, Wenzhi Tang, Xiang Shu, Xiao Shi, Xiaodong Yan, Xiaolu Zhang, Xiaopei Wan, Xiaqing Sun, Xin Zhao, Xingyu Lu, Xinxing Yang, Xinyao Tang, Xinyu Kong, Xinyu Liu, Xiong Xu, Xuan Sun, Xudong Han, Xudong Wang, Xujie Shen, Yalin Zhang, Yangyang Hou, Yankun Ren, Yao Zhao, Ye Chen, Yeyang Chen, Yibo Cao, Yifan Zuo, Yijie Chen, Ying Li, Yingjie Song, Yingxue Li, Yiqi Wang, Yixuan Sun, Yizhu Xiao, Yongfei Xu, Yu Liu, Yuchen Fang, Yue Gao, Yue Yu, Yue Zhang, Yuqi Zhang, Yuxiao He, Yuxiao Lu, Yuxin Tian, Yuxuan Li, Yuzhuo Fu, Zhankai Xu, Zhaoxin Huan, Zhenduo Zhang, Zhengke Gui, Zhengyu Huang, Zhenjun Ma, Zhenxuan Pan, Zheping Qu, Zhibo Zhu, Zhidong Fan, Zhigang Huangfu, Zhihao Wang, Zhiqiang Zhang, Zhizhen Liu, Zhuyan Zhou, Zibin Lin, Zihang Zeng, Zihao Wang, Zilong Wang, Ziqi Liu, Zitao Xuan, Zixuan Cheng, Zujie Wen, Zuoli Tang

机构 * Ling Team（Ling团队） ； Inclusion AI 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Ling-2.6和Ring-2.6模型系列，通过架构迁移预训练、混合线性注意力设计及KPop强化学习框架，实现低延迟、强推理与高效部署，开源所有检查点。

A Survey of Machine Learning Models and Datasets for the Multi-label Classification of Textual Hate Speech in English

面向英文文本仇恨言论多标签分类的机器学习模型与数据集综述

Julian Bäumler, Louis Blöcher, Lars-Joel Frey, Xian Chen, Markus Bayer, Christian Reuter

机构 * Technical University of Darmstadt, Science and Technology for Peace and Security (PEASEC)（德累斯顿技术大学，和平与安全科学技术（PEASEC）） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了46篇英文文献，分析了28个适合多标签分类模型训练的数据集，揭示了标签集、大小、元概念等的异质性，并指出评估不一致、BERT和RNN偏好等关键问题，提出十项研究建议。

Comments 35 pages, 4 figures, 4 tables

Journal ref ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (2026)

GraphInfer-Bench: Benchmarking LLM's Inference Capability on Graphs

GraphInfer-Bench：评估LLM在图上的推理能力基准

Zhuoyi Peng, Jingzhou Jiang, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Webank（微众银行） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出GraphInfer-Bench基准，通过五个任务（描述与比较）测试LLM能否从节点及其邻域推断出无法从单节点或路径检索的答案，发现所有方法均存在差距。

Comments Code: https://github.com/graphinfer/GraphInfer-Bench ; Dataset: https://huggingface.co/datasets/graphinfer/graphinfer