大模型对齐与安全

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

A Finetuned SpeechLLM for Joint Multi-Granular L2 Assessment and Natural-Language Rationales

一种用于联合多粒度L2评估和自然语言解释的微调SpeechLLM

Aditya Kamlesh Parikh, Cristian Tejedor-Garcia, Catia Cucchiarini, Helmer Strik

机构 * Centre for Language Studies, Radboud University（语言研究中心，拉德堡德大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于评分准则的SpeechLLM，通过混合训练目标联合预测句子级和词/音素级标签并生成自然语言解释，在SpeechOcean762上达到或超越单粒度模型。

Comments Accepted to Interspeech 2026. This publication is part of the project Responsible AI for Voice Diagnostics (RAIVD) with file number NGF.1607.22.013 of the research programme NGF AiNed Fellowship Grants, which is financed by the Dutch Research Council (NWO)

SAW: Stage-Aware Dynamic Weighting for Multi-Objective Reinforcement Learning in Large Language Models

SAW: 面向大语言模型多目标强化学习的阶段感知动态加权

Yuchen He, Baolong Bi, Shenghua Liu, Huaming Liao, Yuyao Ge, Bolin Wan, Siqian Tong, Juan Chen, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 针对多目标强化学习中奖励学习异步性问题，提出轻量级动态加权机制SAW，利用变异系数实时调整各目标贡献，在GRPO和GDPO框架下提升训练效率和最终性能。

Comments 17 pages, 7 figures, 5 tables

When AI Says It Feels

当AI说它感觉

Shin-nosuke Ishikawa, Seiya Ikeda, Hirotsugu Ohba

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence and Science, Rikkyo University（立命馆大学人工智能与科学研究生院） ； AI Technical Sector, Mamezo Co., Ltd.（Mamezo公司人工智能技术部门） ； AI Consulting Division, Mamezo Co., Ltd.（Mamezo公司人工智能咨询部门） 纠错

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

AI总结 通过自奖励强化学习（GRPO）鼓励大语言模型表达情感、意图和自我意识，并评估其对多种任务性能的影响。

Comments 15 pages, 2 figures

Efficiently Aligning Language Models with Online Natural Language Feedback

通过在线自然语言反馈高效对齐语言模型

Christine Ye, Joe Benton

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

AI总结 提出使用在线自然语言反馈替代可验证奖励，通过迭代优化代理奖励模型并在过优化点收集专家监督，在模糊领域高效对齐语言模型，实验表明可大幅提升专家监督的数据效率。

Semiparametric Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Single-Index Model

半参数偏好优化：你的语言模型秘密地是一个单索引模型

Nathan Kallus

机构 * Netflix & Cornell University（Netflix与康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出半参数偏好优化方法，通过放宽偏好与潜在奖励之间的链接函数假设，在未知且无限制的链接函数下进行策略对齐，并证明策略类的可实现性诱导出半参数单索引二元选择模型，直接学习策略并给出链接无关的收敛保证。

SoLoPO: Unlocking Long-Context Capabilities in LLMs via Short-to-Long Preference Optimization

SoLoPO: 通过短到长偏好优化解锁大语言模型的长上下文能力

Huashan Sun, Shengyi Liao, Yansen Han, Yu Bai, Yang Gao, Cheng Fu, Weizhou Shen, Fanqi Wan, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出SoLoPO框架，将长上下文偏好优化解耦为短上下文偏好优化和短到长奖励对齐，以提升大语言模型的长上下文利用能力。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Efficient Exploration for Iterative Nash Preference Optimization

迭代纳什偏好优化的高效探索

Tianlong Nan, Xiaopeng Li, Christian Kroer, Tianyi Lin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对通用偏好模型下的迭代NLHF，提出显式探索算法，结合SFT正则化与对抗性策略探索，实现O(√T)遗憾界，避免对KL正则化参数的指数依赖。

Comments 49 pages

One Bias After Another: Mechanistic Reward Shaping and Persistent Biases in Language Reward Models

一个接一个的偏差：语言奖励模型中的机械奖励塑造与持续偏差

Daniel Fein, Max Lamparth, Violet Xiang, Mykel J. Kochenderfer, Nick Haber

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文通过系统测量五个高质量奖励模型中的偏差，发现长度、谄媚、过度自信等持续问题，并提出一种简单的后处理干预方法（机械奖励塑造）来减轻低复杂度偏差。

Comments ICML 2026 Camera-ready

MASCOT: Towards Multi-Agent Socio-Collaborative Companion Systems

MASCOT: 迈向多智能体社会协作伴侣系统

Yiyang Wang, Yiqiao Jin, Alex Cabral, Josiah Hester

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中的人格崩溃和社会谄媚问题，提出MASCOT框架，通过双层优化策略（人格感知行为对齐与协作对话优化）提升角色一致性和对话贡献。

Comments 15 pages, 9 figures. https://hello-diana.github.io/MASCOT/

T-POP: Test-Time Personalization with Online Preference Feedback

T-POP：基于在线偏好反馈的测试时个性化

Zikun Qu, Min Zhang, Mingze Kong, Xiang Li, Zhiwei Shang, Zhiyong Wang, Yikun Ban, Shuang Qiu, Yao Shu, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tianjin University（天津大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

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

AI总结 针对新用户冷启动问题，提出T-POP算法，通过在线成对偏好反馈和决斗式强盗机制，在不更新模型参数的情况下实时学习用户偏好并引导解码过程，实现快速数据高效的个性化。

Comments Accepted to ICML 2026

Linear and Neural Dueling Bandits with Delayed Feedback

线性与神经延迟反馈的对抗性赌博机

Xiangyi Wang, Pingchen Lu, Jie Mao, Mingze Kong, Zhi Hong, Zhiyong Wang, Zhongxiang Dai

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对随机延迟反馈下的上下文对抗性赌博机问题，提出线性（LDB-DF）和神经（NDB-DF）两种算法，通过将逆概率加权（IPW）机制直接融入损失函数实现无偏校正，并给出线性设置下O(d*sqrt(T))的遗憾界和神经设置下的次线性保证。

Learning Preference-Based Objectives from Clinical Narratives for Dynamic Sepsis Treatment

从临床叙述中学习基于偏好的目标用于动态脓毒症治疗

Daniel J. Tan, Jayne Hui Zhen Chan, Kai Wen Hwang, Arturo Yong Yao Neo, Kay Choong See, Mengling Feng

机构 * Institute of Data Science, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学数据科学研究所） ； National University Hospital, Singapore（新加坡国立大学医院） ； Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学 Saw Swee Hock 公共卫生学院） 纠错

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

AI总结 提出CN-PR框架，利用大语言模型从出院小结中提取轨迹级偏好，通过偏好优化学习奖励函数，在离线强化学习中改善脓毒症治疗结果。

Raon-Speech Technical Report

Raon-Speech 技术报告

Beomsoo Kim, Changho Choi, Dohyun Kim, Dongki Lee, Ethan Ewer, Eunchong Kim, Gyeongman Kim, Haechan Kim, Hyeonghwan Kim, Inkyu Park, Jihun Yun, Jihwan Moon, Jiyun Kim, Joonghyun Bae, Junhyuck Kim, Minkyu Kim, Sehun Lee, Seungjun Chung, Sungwoo Cho, Dongmin Park, Dongwon Kim, Hara Kang, Jonghyun Lee, Keon Lee, Kangwook Lee, Jaewoong Cho

机构 * KRAFTON 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 Raon-Speech，一个 9B 参数的语音语言模型，通过多阶段训练实现英语和韩语的语音理解、回答与生成，并扩展为全双工对话模型 Raon-SpeechChat，在语音任务上超越同类模型。

Live Music Diffusion Models: Efficient Fine-Tuning and Post-Training of Interactive Diffusion Music Generators

实时音乐扩散模型：交互式音乐生成扩散模型的高效微调与后训练

Zachary Novack, Stephen Brade, Haven Kim, Hugo Flores García, Nithya Shikarpur, Chinmay Talegaonkar, Suwan Kim, Valerie K. Chen, Julian McAuley, Taylor Berg-Kirkpatrick, Cheng-Zhi Anna Huang

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Adobe（Adobe公司） 纠错

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

AI总结 本文研究了音频扩散模型能否通过块级KV缓存高效地转化为交互式模型，从而在消费级硬件上实现。提出的Live Music Diffusion Models (LMDMs)通过块级KV缓存恢复并超越了离散Live Music Models (LMMs)的推理复杂度，并通过ARC-Forcing范式实现稳定的后训练对齐，从而在无需显式RL或奖励模型的情况下减少误差累积。

General Preference Reinforcement Learning

通用偏好强化学习

Muhammad Umer, Muhammad Ahmed Mohsin, Ahsan Bilal, Arslan Chaudhry, Andreas Haupt, Sanmi Koyejo, Emily Fox, John M. Cioffi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通用偏好强化学习（GPRL），通过引入通用偏好模型（GPM）解决传统强化学习在开放任务中连续探索不足的问题，通过多维偏好比较提升模型性能。

Bayesian Preference Learning for Test-Time Steerable Reward Models

基于测试时间可调节的贝叶斯偏好学习的奖励模型

Jiwoo Hong, Shao Tang, Zhipeng Wang

机构 * LinkedIn Corporation（LinkedIn公司） ； Nubank 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的贝叶斯奖励建模目标，即变分上下文奖励建模（ICRM），通过上下文偏好演示实现测试时间可调节性，从而适应未见过的偏好分布，提高了奖励模型的准确性和鲁棒性。

Comments Preprint

Hybrid-LoRA: Bridging Full Fine-Tuning and Low-Rank Adaptation for Post-Training

Hybrid-LoRA: 桥接全微调与低秩适应以实现训练后优化

Chengqian Zhang, Wei Zhu, Kyumin Lee

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Hybrid-LoRA框架，通过选择性地对部分模块进行全微调，其余模块使用LoRA进行适应，从而在训练后优化中实现高效性能。

Beacon: Single-Turn Diagnosis and Mitigation of Latent Sycophancy in Large Language Models

Beacon：单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向

Sanskar Pandey, Ruhaan Chopra, Angkul Puniya, Sohom Pal

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

AI总结 本文提出Beacon基准测试，用于单轮诊断和缓解大型语言模型中潜在的阿谀倾向，通过评估十二种最先进的模型，揭示了阿谀倾向在语言和情感方面的稳定子偏差，并提出了在提示和激活层面的干预措施，以调节这些偏差，从而揭示对齐作为事实性和社会合规判断之间的动态流形。

Personalizing LLMs with Binary Feedback: A Preference-Corrected Optimization Framework

通过二元反馈个性化大语言模型：一种偏好校正的优化框架

Xilai Ma, Liye Zhao, Weijun Yao, Haibing Di, Wenya Wang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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C-BPO框架，通过偏好校正的二元信号实现LLM个性化，解决用户间差异问题，实验表明其在多种任务中优于基线方法。

Comments Accepted by ACL 2026 Main

Users as Annotators: LLM Preference Learning from Comparison Mode

用户作为标注者：从比较模式中学习LLM的偏好

Zhongze Cai, Xiaocheng Li

机构 * Imperial College Business School（帝国理工商业学院） 纠错

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

AI总结 本文提出通过用户日常交互收集偏好数据，利用期望最大化算法估计用户质量因子，提升LLM对齐效果。

Debiasing Reward Models via Causally Motivated Inference-Time Intervention

通过因果驱动的推理时干预去偏奖励模型

Kazutoshi Shinoda, Kosuke Nishida, Kyosuke Nishida

机构 * Human Informatics Labs., NTT, Inc.（NTT人类信息学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出因果驱动的干预方法，用于在推理时减轻奖励模型中的多种偏差。通过抑制与预定义偏差属性强相关的神经元激活，减少对虚假特征的敏感性，同时保持性能。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

Affective Flow Language Model for Emotional Support Conversation

情感流动语言模型用于情感支持对话

Chenghui Zou, Ning Wang, Tiesunlong Shen, Luwei Xiao, Chuan Ma, Xiangpeng Li, Rui Mao, Erik Cambria

机构 * College of computer science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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AFlow模型，通过建模多轮对话中的连续情感流动，提供细粒度监督以提升情感支持对话中的策略一致性和共情响应质量。

Comments 19 pages, 7 figures

A Survey of Process Reward Models: From Outcome Signals to Process Supervisions for Large Language Models

对过程奖励模型的调查：从结果信号到大语言模型的过程监督

Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Zhuoying Ou, Yuxiang Chen, Kangning Zhang, Rong Shan, Zeyu Zheng, Mengyue Yang, Jianghao Lin, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了过程奖励模型，探讨了如何生成过程数据、构建PRMs及在测试时扩展和强化学习中的应用，涵盖数学、代码、文本、多模态推理、机器人和智能体等领域。

LLM-Auction: Generative Auction towards LLM-Native Advertising

LLM-Auction: 面向LLM原生广告的生成拍卖

Chujie Zhao, Qun Hu, Shiping Song, Dagui Chen, Han Zhu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-Auction，首个基于学习的生成拍卖机制，通过整合拍卖与生成过程，优化LLM输出与机制目标的偏好对齐，实现高效分配并满足关键机制属性。

Data-efficient Targeted Token-level Preference Optimization for LLM-based Text-to-Speech

高效的目标令牌级偏好优化用于基于大语言模型的文本到语音

Rikuto Kotoge, Yuichi Sasaki

机构 * SpiralAI Inc.（SpiralAI公司） ； The University of Osaka（大阪大学） ； Shizuoka University（izuoka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TKTO方法，通过无需配对数据实现高效训练，直接优化令牌级单位，提升日语音识别准确率39%并降低CER 54%。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main)

Your Students Don't Use LLMs Like You Wish They Did

学生不会像你希望的那样使用LLMs

Sebastian Kobler, Matthew Clemson, Angela Sun, Jonathan K. Kummerfeld

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出六个计算指标，用于评估学生与AI对话的教育对齐情况，发现部署环境是影响使用模式的主要因素，而非学生偏好或系统设计。

Comments To appear at ACL 2026 (Main Conference)