大模型对齐与安全

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

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。

Comments NeurIPS 2026 Submission

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

Introducing Large Language Models into the Design Flow of Time-Sensitive Networking

将大语言模型引入时间敏感网络的设计流程

Rubi Debnath, Luxi Zhao, Mohammadreza Barzegaran, Paul Pop, Sebastian Steinhorst

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 针对配置优化TSN网络的挑战，通过跨模型案例研究评估现有大语言模型能力，提出LLM辅助编排框架，介绍构建模块与管道，分析实际部署机会与局限，为评估LLM辅助TSN编排可行性提供路线图。

V2VCrafter: Consistent Street-View Image Generation Across Vehicles

V2XCrafter：学习生成跨智能体的驾驶场景

Yihang Tao, Yu Guo, Senkang Hu, Yanan Ma, Zihan Fang, Sam Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 提出V2XCrafter框架，通过渐进式多智能体扩散模型和跨智能体注意力模块，生成跨智能体相机视角的一致可控协作驾驶场景，以增强数据并提升下游协作3D目标检测性能。

Long-Term Memory for VLA-based Agents in Open-World Task Execution

基于VLA的智能体长期记忆在开放世界任务执行中的应用

Xu Huang, Weixin Mao, Yinhao Li, Hua Chen, Jiabao Zhao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； LimX Dynamics（LimX 动态） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文提出ChemBot框架，通过双层记忆和MCP服务器提升复杂化学实验中的任务执行效率与安全性。

Comments Added references

Distance-aware Soft Prompt Guidance for Multimodal Valence-Arousal Estimation

面向距离的软提示学习用于多模态愉悦-唤醒估计

Byeongjin Jung, Chanyeong Park, Sejoon Lim

机构 * Graduate School of Automobile and Mobility（汽车与移动研究生院） ； Department of Automobile and IT Convergence（汽车与IT融合系） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出一种多模态框架，通过引入距离感知的软提示学习，提升多模态愉悦-唤醒估计的精度，在无约束场景中取得良好效果。

Comments 8pages

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2026, pp. 5294-5301

JoVA: Unified Multimodal Learning for Joint Video-Audio Generation and Editing

JoVA：联合视频音频生成的统一多模态学习

Xiaohu Huang, Haoyang He, Hao Zhou, Qiangpeng Yang, Shilei Wen, Kai Han

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 JoVA通过联合自注意力机制和嘴巴区域损失，实现了高质量的视频音频生成，提升了嘴唇同步和语音质量。

Comments ECCV 2026

Authoring for Living Worlds: Tool-Constrained LLM Agents for Executable Multi-Actor Scenarios

代理视频生成：通过工具约束的LLM规划从文本到可执行事件图

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布奇实验室技术股份公司） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出了一种代理系统，通过LLM生成结构化的事件图规范，并在3D引擎中确定性执行，解决了传统视频生成的语义可靠性问题，展示了在物理真实性和语义对齐上的优越表现。

Heterogeneous Treatment Effect Estimation under Noncompliance in the Illinois Workplace Wellness Study with Bayesian Tree Ensembles

伊利诺伊州工作场所健康研究中存在不依从情况时的异质性处理效应估计：基于贝叶斯树集成方法

Jared D. Fisher, David W. Puelz, Sameer K. Deshpande

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 针对存在不依从情况的随机试验，提出贝叶斯因果森林模型以估计依从者的异质性处理效应，通过模拟验证方法有效性，并将其应用于伊利诺伊州工作场所健康研究，发现了干预对代谢参数和健康安全感知的异质性效应。

SpectraDINO: Modality-Conditioned Adaptation of RGB Vision Foundation Models Across Infrared Bands

SpectraDINO：跨红外波段的RGB视觉基础模型的模态条件适配

Yagiz Nalcakan, Hyeongjin Ju, Incheol Park, Sanghyeop Yeo, Youngwan Jin, Shiho Kim

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 SpectraDINO是适配RGB视觉基础模型的跨红外波段统一骨干网络，通过分阶段蒸馏与微调技术，在7个检测和分割基准上性能优于或媲美特定模态方法。

Comments Updated with the revised model results

POINTS-Seeker: An Open Recipe for Multimodal Search Agents with Visual Memory Management

POINTS-Seeker：从零开始训练多模态代理搜索模型

Yikun Liu, Yuan Liu, Haicheng Wang, Zhongyin Zhao, Le Tian, Xiao Zhou, Jiangchao Yao, Yanfeng Wang, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMIC） ； WeChat AI, Tencent（腾讯WeChat AI） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出POINTS-Seeker模型，通过引入代理播种机制和V-Fold压缩方案，解决长周期交互中的证据检索问题，并在六个基准测试中超越现有模型。

LLMs for Agentic Home Energy Management

用于智能家庭能源管理的大语言模型

Sokipriala Jonah, Queen Moses, Abiola Babatunde, Michael Ajao-Olarinoye, Daniel Bammeke

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 研究家庭能源管理系统中，大语言模型智能体能否为多设备家庭能源调度提供自然语言接口。通过工具调用ReAct智能体及相关数据，对三个商业模型进行基准测试，结果显示模型表现各异，能实现高调度成功率和接近最优性。

Comments 15 pages, 8 figures

Emergent Learner Agency in Implicit Human-AI Collaboration: How Supportive and Contrarian AI Personas Reshape Interaction

隐式人机协作中新兴的学习者能动性：支持性和逆向性人工智能角色如何重塑互动

Yueqiao Jin, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Gašević, Xibin Han, Lixiang Yan

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 研究探讨支持性和逆向性AI角色对隐式人机创意协作中学习者能动性等方面的影响，通过让大学生分组完成任务并分析话语等，发现逆向性AI虽激发批判性但降低满意度，教育设计需平衡挑战与情感氛围。

VisTR: Visualizations as Representations for Time-series Table Reasoning

VisTR：将可视化作为时间序列表推理的表示

Jianing Hao, Zhuowen Liang, Chunting Li, Yuyu Luo, Jie Li, Wei Zeng

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 针对时间序列表推理难题，VisTR框架以可视化核心，利用其连接数据与认知，通过多模态大语言模型对齐输入，集成机制处理大数据，实现交互式可视化，经评估和案例验证了其在时间序列推理任务中的有效性和适用性。

Comments 15 pages, 10 figures

Anomalous Frame Detection Using VLM-Based Description Comparison for Extracting Expert-Specific Actions and Contextual Decision-Making Scenes with Intra-Video Self-Similarity

基于VLM描述比较的异常帧检测，用于提取特定专家操作和具有视频内自相似性的上下文决策场景

Ryo Sakai, Kaname Yokoyama

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)

AI总结 本文针对关键基础设施维护中专家知识传承问题，提出基于VLM描述比较检测异常帧的方法，可提取特定专家操作及上下文决策场景，在模拟实验中该方法的提取率高于传统方法，有效发现含专家知识的候选场景。

Comments 17 pages, 11 figures, 2 tables