大模型对齐与安全

Knowledge Graph-Assisted LLM Post-Training for Enhanced Legal Reasoning

基于知识图谱的LLM后训练以增强法律推理

Dezhao Song, Guglielmo Bonifazi, Frank Schilder, Jonathan Richard Schwarz

机构 * Thomson Reuters Foundational Research（汤姆森·路透基础研究） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的LLM后训练方法，通过构建法律知识图谱提升法律推理能力，在多个基准测试中优于基线模型。

Fun-Audio-Chat Technical Report

Fun-Audio-Chat 技术报告

Tongyi Fun Team, Qian Chen, Luyao Cheng, Chong Deng, Xiangang Li, Jiaqing Liu, Chao-Hong Tan, Wen Wang, Junhao Xu, Jieping Ye, Qinglin Zhang, Qiquan Zhang, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 Fun-Audio-Chat通过双分辨率语音表示和核心鸡尾酒训练，解决语音-文本模型的时间分辨率不匹配和灾难性遗忘问题，实现高效且高质量的音频理解与生成。

Comments Authors are listed in alphabetical order, 21 pages, open-source at https://github.com/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat

Aligning Generative Speech Enhancement with Perceptual Feedback

将生成式语音增强与感知反馈对齐

Haoyang Li, Nana Hou, Yuchen Hu, Jixun Yao, Sabato Marco Siniscalchi, Xuyi Zhuang, Deheng Ye, Wei Yang, Eng Siong Chng

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Northwestern Polytechnical University, China（西北工业大学） ； University of Palermo, Italy（巴勒莫大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于语言模型的语音增强方法，通过引入感知反馈和直接偏好优化，提升语音质量并建立新的感知对齐增强范式。

Comments Accepted to ICASSP 2026

Bielik 11B v3: Multilingual Large Language Model for European Languages

Bielik 11B v3：面向欧洲语言的多语言大语言模型

Krzysztof Ociepa, Łukasz Flis, Remigiusz Kinas, Krzysztof Wróbel, Adrian Gwoździej

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

AI总结 Bielik 11B v3是一款针对波兰语优化，同时支持多种欧洲语言的高性能大语言模型，通过深度扩展和四阶段训练流程实现了高效参数利用和广泛任务表现。

CrisiText: A dataset of warning messages for LLM training in emergency communication

CrisiText: 一个用于LLM训练的紧急通讯警示信息数据集

Giacomo Gonella, Gian Maria Campedelli, Stefano Menini, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布雷诺克瑟拉基金会） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 CrisiText是首个大规模危机警示信息数据集，通过生成13种危机场景下的警示信息，提升LLM在紧急通讯中的训练效果。

Forward versus Backward: Comparing Reasoning Objectives in Direct Preference Optimization

正向与反向：在直接偏好优化中比较推理目标

Murtaza Nikzad, Raghuram Ramanujan

机构 * Department of Math and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过直接偏好优化比较正向与反向推理目标，发现正向训练提升准确性，反向训练降低误报率，两者互补提升模型推理可靠性。

Rewarding Creativity: A Human-Aligned Generative Reward Model for Reinforcement Learning in Storytelling

奖励创造力：一种人类对齐的生成奖励模型用于故事创作中的强化学习

Zhaoyan Li, Hang Lei, Yujia Wang, Lanbo Liu, Hao Liu, Liang Yu

机构 * Alibaba Group（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 本文提出了一种人类对齐的生成奖励模型和强化学习框架，用于提升故事创作的质量和稳定性。

Can Reasoning Help Large Language Models Capture Human Annotator Disagreement?

推理是否能帮助大语言模型捕捉人类标注者的分歧？

Jingwei Ni, Yu Fan, Vilém Zouhar, Donya Rooein, Alexander Hoyle, Mrinmaya Sachan, Markus Leippold, Dirk Hovy, Elliott Ash

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

AI总结 本文研究了推理方法对大语言模型捕捉人类标注分歧的影响，发现RLVR推理会降低性能，而朴素推理能提升性能，揭示了用推理模型替代人类标注的风险。

Comments EACL 2026 Main

Characterising Toxicity in Generative Large Language Models

表征生成大语言模型中的毒性

Zhiyao Zhang, Yazan Mash'Al, Yuhan Wu

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了生成大语言模型在提示下的毒性输出生成程度及影响因素。

SceneAlign: Aligning Multimodal Reasoning to Scene Graphs in Complex Visual Scenes

SceneAlign: 在复杂视觉场景中将多模态推理对齐到场景图

Chuhan Wang, Xintong Li, Jennifer Yuntong Zhang, Junda Wu, Chengkai Huang, Lina Yao, Julian McAuley, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 SceneAlign通过利用场景图进行结构干预，提升多模态推理在复杂视觉场景中的准确性和忠实性。

Comments Preprint

DeepHalo: A Neural Choice Model with Controllable Context Effects

DeepHalo：具有可控上下文效应的神经选择模型

Shuhan Zhang, Zhi Wang, Rui Gao, Shuang Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Toronto（多伦多大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 DeepHalo是一种能够控制上下文效应阶数的神经选择模型，通过显式控制交互阶数和原则性解释上下文效应，提升决策建模的可解释性和预测性能。

Internal Reasoning vs. External Control: A Thermodynamic Analysis of Sycophancy in Large Language Models

内部推理 vs. 外部控制：大型语言模型中谄媚现象的热力学分析

Edward Y. Chang

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出受控因果锚定（RCA）方法，通过评估推理过程而非结果，有效检测大型语言模型中的谄媚现象，无需真实数据且打破自我强化偏见循环。

Comments 20 pages, 1 figure, 15 tables

Meta-Learning Objectives for Preference Optimization

元学习目标用于偏好优化

Carlo Alfano, Silvia Sapora, Jakob Nicolaus Foerster, Patrick Rebeschini, Yee Whye Teh

机构 * Department of Statistics University of Oxford（统计系牛津大学） ； Department of Engineering University of Oxford（工程系牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于镜像下降的新型偏好优化算法MPO，通过进化策略发现针对特定偏好数据集属性的算法，并在MuJoCo和大语言模型对齐任务中取得显著效果。

AMIR-GRPO: Inducing Implicit Preference Signals into GRPO

AMIR-GRPO：将隐式偏好信号引入GRPO

Amir Hossein Yari, Fajri Koto

机构 * Department of Natural Language Processing, MBZUAI（自然语言处理系，MBZUAI） 纠错

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

AI总结 AMIR-GRPO通过隐式对比正则化器提升GRPO性能，增强低奖励轨迹抑制，减少长度偏差，实现更密集的监督约束。

AHA: Aligning Large Audio-Language Models for Reasoning Hallucinations via Counterfactual Hard Negatives

AHA: 通过反事实硬负样本对齐大音频-语言模型以缓解推理幻觉

Yanxi Chen, Wenhui Zhu, Xiwen Chen, Zhipeng Wang, Xin Li, Peijie Qiu, Hao Wang, Xuanzhao Dong, Yujian Xiong, Anderson Schneider, Yuriy Nevmyvaka, Yalin Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆斯大学） ； Washington University in St.Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Rice University（Rice 大学） ； Morgan Stanley（摩根大通） 纠错

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

AI总结 AHA通过反事实硬负样本对齐大音频-语言模型，有效减少推理幻觉，提升时间推理能力，并在多个基准测试中取得显著成效。

CATCH: A Controllable Theme Detection Framework with Contextualized Clustering and Hierarchical Generation

CATCH：一个具有上下文聚类和层次生成的可控主题检测框架

Rui Ke, Jiahui Xu, Shenghao Yang, Kuang Wang, Feng Jiang, Haizhou Li

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

AI总结 CATCH提出了一种可控主题检测框架，通过上下文聚类和层次生成机制，解决稀疏语句和用户偏好识别的问题，提升对话系统中主题检测的准确性和一致性。

TableGPT-R1: Advancing Tabular Reasoning Through Reinforcement Learning

TableGPT-R1: 通过强化学习推进表格推理

Saisai Yang, Qingyi Huang, Jing Yuan, Liangyu Zha, Kai Tang, Yuhang Yang, Ning Wang, Yucheng Wei, Liyao Li, Wentao Ye, Hao Chen, Tao Zhang, Junlin Zhou, Haobo Wang, Gang Chen, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University Institute of Computing Innovation（浙江大学计算创新研究院） 纠错

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

AI总结 TableGPT-R1通过强化学习框架提升表格推理能力，整合数据工程、奖励系统和多阶段训练框架，实现复杂表格任务的先进性能。

RL from Teacher-Model Refinement: Gradual Imitation Learning for Machine Translation

从教师模型细化进行强化学习：机器翻译中的渐进模仿学习

Dongyub Jude Lee, Zhenyi Ye, Pengcheng He

机构 * Zoom Communications（Zoom公司） 纠错

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

AI总结 本文提出RLfR方法，通过教师模型细化和复合奖励机制提升机器翻译的语义质量和泛化能力。

ReactorFold: Generative discovery of nuclear reactor cores via emergent physical reasoning

ReactorFold：通过涌现物理推理生成核反应堆核心

Yoonpyo Lee

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

AI总结 ReactorFold通过生成框架和涌现物理推理，实现了核反应堆核心设计的创新发现，突破传统设计限制。

SCIR: A Self-Correcting Iterative Refinement Framework for Enhanced Information Extraction Based on Schema

SCIR: 一种基于模式的增强信息提取的自校正迭代细化框架

Yushen Fang, Jianjun Li, Mingqian Ding, Chang Liu, Xinchi Zou, Wenqi Yang

机构 * Yushen Fang, Jianjun Li, Mingqian Ding, Chang Liu, Xinchi Zou, Wenqi Yang（作者） 纠错

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

AI总结 SCIR框架通过自校正迭代细化方法，有效降低信息提取的训练成本并提升准确性，实现跨任务的高效信息提取。

Textual Self-attention Network: Test-Time Preference Optimization through Textual Gradient-based Attention

文本自注意力网络：通过基于文本的梯度注意力进行测试时偏好优化

Shibing Mo, Haoyang Ruan, Kai Wu, Jing Liu

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

AI总结 本文提出TSAN，一种无需参数更新的测试时偏好优化方法，通过文本梯度空间实现多候选响应的系统分析与综合，提升输出质量。

Comments AAAI2026

Intelligently Weighting Multiple Reference Models for Direct Preference Optimization of LLMs

智能加权多个参考模型以直接优化大语言模型的偏好

Skyler Wu, Aymen Echarghaoui

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出四种新的加权策略以优化大语言模型的偏好，发现单参考DPO在多数情况下优于多参考方法。

Comments Working paper. 13 pages, 4 figures

Rewarding the Journey, Not Just the Destination: A Composite Path and Answer Self-Scoring Reward Mechanism for Test-Time Reinforcement Learning

奖励旅程，而非仅终点：一种复合路径和答案自评分奖励机制用于测试时强化学习

Jingyu Xing, Chenwei Tang, Xinyu Liu, Deng Xiong, Shudong Huang, Wei Ju, Jiancheng Lv, Ziyue Qiao

机构 * Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Great Bay University（大湾大学） 纠错

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

AI总结 COMPASS通过自评分机制提升测试时强化学习的推理能力，增强模型分析能力。

Is PRM Necessary? Problem-Solving RL Implicitly Induces PRM Capability in LLMs

PRM是否必要？问题解决RL隐式地在LLMs中诱导PRM能力

Zhangying Feng, Qianglong Chen, Ning Lu, Yongqian Li, Siqi Cheng, Shuangmu Peng, Duyu Tang, Shengcai Liu, Zhirui Zhang

机构 * Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain-Inspired Intelligent Computation, Department of CSE, SUSTech（广东省脑启发智能计算重点实验室、信息科学部、南方科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究发现纯RL训练可提升LLMs的推理能力并隐式诱导PRM能力，挑战了PRM的必要性。

Comments Accepted by NeurIPS 2025, camera-ready version

Chain of Unit-Physics: A Primitive-Centric Approach to Scientific Code Synthesis

单元物理链：一种以基础原理为中心的科学代码合成方法

Vansh Sharma, Venkat Raman

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出单元物理链框架，通过以基础原理为中心的多代理系统，有效解决科学代码生成中的可靠性问题，实现高精度和高效能的代码生成。

Building Domain-Specific Small Language Models via Guided Data Generation

通过引导数据生成构建领域专用小型语言模型

Aman Kumar, Ekant Muljibhai Amin, Xian Yeow Lee, Lasitha Vidyaratne, Ahmed K. Farahat, Dipanjan D. Ghosh, Yuta Koreeda, Chetan Gupta

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

AI总结 本文提出一种通过引导数据生成构建领域专用小型语言模型的方法，结合领域适应预训练、监督微调和偏好优化，展示了在工业诊断任务中优于开源模型的性能。

Comments Accepted at Thirty-Eighth Annual Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI-26)

PromptTailor: Multi-turn Intent-Aligned Prompt Synthesis for Lightweight LLMs

PromptTailor: 为轻量级大语言模型进行多轮意图对齐的提示合成

Yizhou Xu, Janet Davis

机构 * Whitman College（惠特曼学院） 纠错

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

AI总结 PromptTailor通过意图对齐的提示合成提升轻量级大语言模型的输出质量，以更少的模型调用次数实现更高的用户偏好率。

Comments EMNLP 2025 Workshop PALS. Additional note: There is a citation error on Evoke. The paper we are referring to is "Evoking critical thinking abilities in LLMs via reviewer-author prompt editing."

Personalized Image Generation for Recommendations Beyond Catalogs

推荐超越目录的个性化图像生成

Gabriel Patron, Zhiwei Xu, Ishan Kapnadak, Felipe Maia Polo

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REBECA通过直接学习隐含反馈信号实现高效个性化图像生成，无需微调扩散模型，提升大规模用户群体的个性化效果。

TB or Not TB: Coverage-Driven Direct Preference Optimization for Verilog Stimulus Generation

TB 或 TB：基于覆盖率的直接偏好优化用于 Verilog 刺激生成

Bardia Nadimi, Khashayar Filom, Deming Chen, Hao Zheng

机构 * Core AI Department（核心人工智能部门） ； Cognichip Inc（认知芯片公司） 纠错

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

AI总结 TB or not TB通过覆盖率驱动的直接偏好优化，提升Verilog刺激生成的覆盖率和效率。

FANAL -- Financial Activity News Alerting Language Modeling Framework

Urjitkumar Patel, Fang-Chun Yeh, Chinmay Gondhalekar, Hari Nalluri

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

Comments Accepted for the IEEE International Workshop on Large Language Models for Finance, 2024. This is a preprint version

Journal ref 2024 IEEE International Conference on Big Data, Dec 15-18, 2024, Electronic ISBN: 979-8-3503-6248-0, Electronic ISSN: 2573-2978