多模态大模型

Cross-Modal Mapping and Dual-Branch Reconstruction for 2D-3D Multimodal Industrial Anomaly Detection

跨模态映射与双分支重建用于2D-3D多模态工业异常检测

Radia Daci, Vito Renò, Cosimo Patruno, Angelo Cardellicchio, Abdelmalik Taleb-Ahmed, Marco Leo, Cosimo Distante

机构 * CNR-ISASI, Institute of Applied Sciences and Intelligent Systems / National Research Council of Italy（CNR-ISASI应用科学与智能系统研究所/意大利国家研究理事会） ； CNR-STIIMA, Institute of Intelligent Industrial Technologies and Systems for Advanced Manufacturing（CNR-STIIMA智能工业技术与系统先进制造研究所） ； Institute d'Electronique de Microelectronique et de Nanotechnologie (IEMN) / Universite Polytechnique Hauts de France（微电子与纳米技术研究所（IEMN）/法国高等法国理工学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 CMDR-IAD通过跨模态映射与双分支重建实现2D-3D多模态工业异常检测，具有轻量、模态灵活和高鲁棒性的特点。

Beyond Accuracy: Evaluating Visual Grounding In Multimodal Medical Reasoning

超越准确率：评估多模态医学推理中的视觉语义

Anas Zafar, Leema Krishna Murali, Ashish Vashist

机构 * The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心） ； Cohere Labs（Cohere实验室） ； Eisai Inc.（艾伯维公司） ； Indian Institute of Science, Bangalore（班加罗尔印度科学研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出反事实评估框架，通过测量视觉依赖性得分和幻觉视觉推理率，揭示仅文本强化学习在多模态医学推理中降低视觉依赖性的问题。

Comments 12 pages, 2 figures, 2 tables, medical VQA / multimodal reasoning evaluation

CoRe-BT: A Multimodal Radiology-Pathology-Text Benchmark for Robust Brain Tumor Typing

CoRe-BT：一种多模态放射科-病理科-文本基准，用于鲁棒性脑肿瘤分类

Juampablo E. Heras Rivera, Daniel K. Low, Xavier Xiong, Jacob J. Ruzevick, Daniel D. Child, Wen-wai Yim, Mehmet Kurt, Asma Ben Abacha

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Washington School of Medicine（华盛顿大学医学院） ； Microsoft Health AI（微软健康人工智能） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CoRe-BT提出一个多模态基准，用于在缺失模态条件下提升脑肿瘤分类的鲁棒性，通过整合MRI、病理图像和报告，推动多模态学习与表示学习的发展。

Comments Under review, MICCAI 2026

From Narrow to Panoramic Vision: Attention-Guided Cold-Start Reshapes Multimodal Reasoning

从窄视场到全景视觉：基于注意力的冷启动重塑多模态推理

Ruilin Luo, Chufan Shi, Yizhen Zhang, Cheng Yang, Songtao Jiang, Tongkun Guan, Ruizhe Chen, Ruihang Chu, Peng Wang, Mingkun Yang, Yujiu Yang, Junyang Lin, Zhibo Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of South California（南加州大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； University of California San Diego（南加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出AVAR框架，通过视觉锚定与注意力引导提升多模态推理性能，实现7%的平均提升。

Comments ICLR 2026 Poster

MuSaG: A Multimodal German Sarcasm Dataset with Full-Modal Annotations

MuSaG：一个包含完整模态标注的多模态德语讽刺数据集

Aaron Scott, Maike Züfle, Jan Niehues

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MuSaG是一个包含多模态标注的德语讽刺数据集，通过对比人类标注与多种模型性能，揭示了多模态模型在现实场景中的改进需求。

Extremely Simple Multimodal Outlier Synthesis for Out-of-Distribution Detection and Segmentation

极简多模态异常合成用于分布外检测与分割

Moru Liu, Hao Dong, Jessica Kelly, Olga Fink, Mario Trapp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Fraunhofer IKS（弗劳恩霍夫研究所） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出极简多模态异常合成方法Feature Mixing，通过理论支持提升OOD检测性能，实验表明其在多个数据集上达到最优效果，速度提升显著。

Comments NeurIPS 2025

Benchmarking MLLM-based Web Understanding: Reasoning, Robustness and Safety

基于MLLM的网页理解基准测试：推理、鲁棒性与安全性

Junliang Liu, Jingyu Xiao, Wenxin Tang, Zhixian Wang, Zipeng Xie, Wenxuan Wang, Minrui Zhang, Shuanghe Yu

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(title)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出WebRRSBench基准测试，评估多模态大语言模型在网页理解中的推理、鲁棒性和安全性能力，揭示模型在复杂交互任务中的不足。

Social Norm Reasoning in Multimodal Language Models: An Evaluation

多模态语言模型中的社会规范推理：一项评估

Oishik Chowdhury, Anushka Debnath, Bastin Tony Roy Savarimuthu

机构 * School of Computing, University of Otago, New Zealand（奥塔哥大学计算机学院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了多模态大语言模型在社会规范推理中的能力，发现GPT-4o在文本和图像模态中表现最佳，但所有模型在处理复杂规范时仍有困难。

Comments to be published in ICAART 2026 post proceedings

Composition-Grounded Data Synthesis for Visual Reasoning

基于组成性的数据合成用于视觉推理

Xinyi Gu, Jiayuan Mao, Zhang-Wei Hong, Zhuoran Yu, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Rogerio Feris, Zexue He

机构 * MIT（麻省理工学院） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 COGS通过分解种子问题并重新组合生成合成数据，提升MLLMs在图表和网页等人工图像领域的推理能力。

Comments ICLR2026 camera-ready version. Project page: https://cogsynthesis.github.io

In-Orbit GRB Identification Using LLM-based model for the CXPD CubeSat

利用基于大语言模型的模型进行轨道上伽马射线暴识别

Cunshi Wang, Zuke Feng, Difan Yi, Yuyang Li, Lirong Xie, Huanbo Feng, Yi Liu, Qian Liu, Yang Huang, Hongbang Liu, Xinyu Qi, Yangheng Zheng, Ali Luo, Guirong Xue, Jifeng Liu

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)

AI总结 本文提出基于大语言模型的轨道上伽马射线暴识别方法，通过模拟数据训练模型，实现高精度分类和光谱指数估计，为未来轨道上实时GRB检测提供技术基础。

Comments 16 pages, 8 figures, accepted by RAA

GeoSeg: Training-Free Reasoning-Driven Segmentation in Remote Sensing Imagery

GeoSeg: 无需训练的推理驱动遥感图像分割

Lifan Jiang, Yuhang Pei, oxi Wu, Yan Zhao, Tianrun Wu, Shulong Yu, Lihui Zhang, Deng Cai

机构 * State Key lab of CAD\&CG, Zhejiang University ； UniTTEC Co. Ltd. ； Wuchan Zhongda Chengtou (Ningbo) Holdings. Ltd. 纠错

专题命中 多模态评测 ：MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 GeoSeg通过结合大规模语言模型推理与精确定位，无需训练实现遥感图像分割的高效解决方案。

WebDS: An End-to-End Benchmark for Web-based Data Science

WebDS: 一种端到端的基于网络的数据科学基准

Ethan Hsu, Hong Meng Yam, Ines Bouissou, Aaron Murali John, Raj Thota, Josh Koe, Vivek Sarath Putta, G K Dharesan, Alexander Spangher, Shikhar Murty, Tenghao Huang, Christopher D. Manning

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Pinetree Research（Pinetree研究公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 WebDS提出了一种端到端的基于网络的数据科学基准，旨在评估代理在复杂多步骤任务中的表现，揭示当前LLM在实际数据科学任务中的性能差距。

Comments 14 pages, ICLR 2026

Merlin: A Computed Tomography Vision-Language Foundation Model and Dataset

Merlin：一种计算断层扫描视觉-语言基础模型和数据集

Louis Blankemeier, Ashwin Kumar, Joseph Paul Cohen, Jiaming Liu, Longchao Liu, Dave Van Veen, Syed Jamal Safdar Gardezi, Hongkun Yu, Magdalini Paschali, Zhihong Chen, Jean-Benoit Delbrouck, Eduardo Reis, Robbie Holland, Cesar Truyts, Christian Bluethgen, Yufu Wu, Long Lian, Malte Engmann Kjeldskov Jensen, Sophie Ostmeier, Maya Varma, Jeya Maria Jose Valanarasu, Zhongnan Fang, Zepeng Huo, Zaid Nabulsi, Diego Ardila, Wei-Hung Weng, Edson Amaro Junior, Neera Ahuja, Jason Fries, Nigam H. Shah, Greg Zaharchuk, Marc Willis, Adam Yala, Andrew Johnston, Robert D. Boutin, Andrew Wentland, Curtis P. Langlotz, Jason Hom, Sergios Gatidis, Akshay S. Chaudhari

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging（斯坦福大学医学与成像人工智能中心） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Department of Radiology（放射科） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Hospital Israelita Albert Einstein（以色列特医院阿尔伯特·爱因斯坦医院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 Merlin是一种基于3D视觉-语言模型的医学影像分析工具，通过多阶段预训练框架，实现了对腹部CT扫描、电子健康记录和放射科报告的综合学习，提升了医学影像分析的自动化水平。

Comments Nature (2026)

M-QUEST -- Meme Question-Understanding Evaluation on Semantics and Toxicity

M-QUEST -- 周期性问题理解评估在语义和毒性上

Stefano De Giorgis, Ting-Chih Chen, Filip Ilievski

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 M-QUEST提出一个语义框架和基准，用于自动提取迷因知识，评估模型在毒性理解上的能力。

FeedAIde: Guiding App Users to Submit Rich Feedback Reports by Asking Context-Aware Follow-Up Questions

FeedAIde: 通过提问情境感知的后续问题引导应用用户提交丰富的反馈报告

Ali Ebrahimi Pourasad, Meyssam Saghiri, Walid Maalej

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FeedAIde通过情境感知和生成式AI技术，帮助用户更高效地提交详细反馈报告，提升开发人员获取信息的价值。

Comments Accepted for publication at the 13th International Conference on Mobile Software Engineering and Systems (MOBILESoft) 2026

Retrieval or Representation? Reassessing Benchmark Gaps in Multilingual and Visually Rich RAG

检索还是表示？重新评估多语言和视觉丰富的RAG基准差距

Martin Asenov, Kenza Benkirane, Dan Goldwater, Aneiss Ghodsi

机构 * Parexel AI Labs（Parexel AI实验室） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究通过系统分析发现，文档表示质量是多语言和视觉丰富RAG基准提升的主要因素，而非检索方法改进。

Comments ICLR 2026 Workshop I Can't Believe It's Not Better: Where Large Language Models Need to Improve

ToolVQA: A Dataset for Multi-step Reasoning VQA with External Tools

ToolVQA: 一个用于多步推理VQA的外部工具数据集

Shaofeng Yin, Ting Lei, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学计算机科学技术研究院） 纠错

专题命中 多模态评测 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ToolVQA是一个用于多步推理VQA的外部工具数据集，通过真实场景和复杂推理任务提升模型在现实工具使用中的泛化能力。

Comments Project page: https://fugtemypt123.github.io/ToolVQA-website/

Dual-Modality Multi-Stage Adversarial Safety Training: Robustifying Multimodal Web Agents Against Cross-Modal Attacks

双模多阶段对抗安全训练：增强多模态网络代理对跨模态攻击的鲁棒性

Haoyu Liu, Dingcheng Li, Lukas Rutishauser, Zeyu Zheng

机构 * UC Berkeley, IEOR & BAIR（伯克利大学） ； Google（谷歌） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 DMAST通过三阶段对抗训练提升多模态网络代理对跨模态攻击的鲁棒性，显著提高任务完成效率并优于现有防御方法。

ManipulationNet: An Infrastructure for Benchmarking Real-World Robot Manipulation with Physical Skill Challenges and Embodied Multimodal Reasoning

ManipulationNet: 一个用于基于现实世界机器人操作的基准测试基础设施，包含物理技能挑战和具身多模态推理

Yiting Chen, Kenneth Kimble, Edward H. Adelson, Tamim Asfour, Podshara Chanrungmaneekul, Sachin Chitta, Yash Chitambar, Ziyang Chen, Ken Goldberg, Danica Kragic, Hui Li, Xiang Li, Yunzhu Li, Aaron Prather, Nancy Pollard, Maximo A. Roa-Garzon, Robert Seney, Shuo Sha, Shihefeng Wang, Yu Xiang, Kaifeng Zhang, Yuke Zhu, Kaiyu Hang

机构 * Rice University（里士大学） ； U.S. National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； ASTM International（美国材料与试验协会） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)

AI总结 ManipulationNet通过标准化硬件和统一软件客户端，为机器人操作提供现实世界基准测试，促进物理技能和具身推理能力的系统性发展。

Comments 32 pages, 8 figures

Seeing as Experts Do: A Knowledge-Augmented Agent for Open-Set Fine-Grained Visual Understanding

如同专家所见：一个知识增强的代理用于开放集细粒度视觉理解

Junhan Chen, Zilu Zhou, Yujun Tong, Dongliang Chang, Yitao Luo, Zhanyu Ma

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 KFRA通过知识增强推理代理实现开放集细粒度视觉理解，提升推理准确率和可解释性。

Gaussian Mixture-Based Inverse Perception Contract for Uncertainty-Aware Robot Navigation

基于高斯混合的逆感知合同用于不确定性感知的机器人导航

Bingyao Du, Joonkyung Kim, Yiwei Lyu

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（计算机科学系，哥伦比亚大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University（计算机科学与工程系，德克萨斯大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出基于高斯混合的逆感知合同，通过联合椭球置信集表示不确定性，提升机器人导航的安全性和适应性。

Comments 8 pages, 5 figures. Accepted to ACC 2026 (American Control Conference)

CAMMSR: Category-Guided Attentive Mixture of Experts for Multimodal Sequential Recommendation

CAMMSR: 基于类别的注意力混合专家多模态序列推荐

Jinfeng Xu, Zheyu Chen, Shuo Yang, Jinze Li, Hewei Wang, Yijie Li, Jianheng Tang, Yunhuai Liu, Edith C. H. Ngai

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 CAMMSR通过引入基于类别的注意力混合专家模块，实现多模态序列推荐的自适应、协同和用户中心化

Comments Accepted by ICDE 2026

Evolutionary Multimodal Reasoning via Hierarchical Semantic Representation for Intent Recognition

通过层次语义表示进行进化多模态推理以实现意图识别

Qianrui Zhou, Hua Xu, Yunjin Gu, Yifan Wang, Songze Li, Hanlei Zhang

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 HIER通过层次语义表示与进化推理提升多模态意图识别性能，实现更准确的意图推断。

Comments Accepted by CVPR 2026

PinCLIP: Large-scale Foundational Multimodal Representation at Pinterest

PinCLIP：Pinterest的规模化多模态基础表示

Josh Beal, Eric Kim, Jinfeng Rao, Rex Wu, Dmitry Kislyuk, Charles Rosenberg

机构 * Pinterest Inc.（Pinterest公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(title)；multi-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PinCLIP通过多模态表示学习提升Pinterest的检索和排序模型，解决冷启动问题并提高用户参与度。

SpecBridge: Bridging Mass Spectrometry and Molecular Representations via Cross-Modal Alignment

SpecBridge: 通过跨模态对齐弥合质谱与分子表示

Yinkai Wang, Yan Zhou Chen, Xiaohui Chen, Li-Ping Liu, Soha Hassoun

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title,abstract)

AI总结 SpecBridge通过跨模态对齐方法提升质谱数据中分子鉴定的准确性，利用冻结的基础模型实现高效检索。

Comments We have found a problem in the preprocessing/evaluation pipeline

EvoPrune: Early-Stage Visual Token Pruning for Efficient MLLMs

EvoPrune：面向高效MLLMs的早期阶段视觉标记剪枝

Yuhao Chen, Bin Shan, Xin Ye, Cheng Chen

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 EvoPrune通过在视觉编码早期阶段剪枝视觉标记，提升多模态大语言模型的推理效率，实现在VideoMME数据集上2倍加速且性能损失低于1%。

Comments 16 pages, 4 figures, 3 tables

UniLight: A Unified Representation for Lighting

UniLight: 一种统一的光照表示

Zitian Zhang, Iliyan Georgiev, Michael Fischer, Yannick Hold-Geoffroy, Jean-François Lalonde, Valentin Deschaintre

机构 * Université Laval（拉瓦尔大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multi-modal(abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniLight通过联合潜在空间统一多种光照表示，实现跨模态的光照特征提取与迁移，支持光照检索、环境映射生成和扩散模型中的光照控制。

Comments Project page: https://lvsn.github.io/UniLight

PROSPECT: Unified Streaming Vision-Language Navigation via Semantic--Spatial Fusion and Latent Predictive Representation

PROSPECT：通过语义-空间融合和潜在预测表示实现统一的流式视觉-语言导航

Zehua Fan, Wenqi Lyu, Wenxuan Song, Linge Zhao, Yifei Yang, Xi Wang, Junjie He, Lida Huang, Haiyan Liu, Bingchuan Sun, Guangjun Bao, Xuanyao Mao, Liang Xu, Yan Wang, Feng Gao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学无锡创新中心） ； Lenovo（联想集团） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 PROSPECT通过语义-空间融合和潜在预测表示，实现统一的流式视觉-语言导航，提升环境动态和空间结构的预测能力。

Improving Medical Visual Reinforcement Fine-Tuning via Perception and Reasoning Augmentation

通过感知与推理增强改进医疗视觉强化微调

Guangjing Yang, ZhangYuan Yu, Ziyuan Qin, Xinyuan Song, Huahui Yi, Qingbo Kang, Jun Gao, Yiyue Li, Chenlin Du, Qicheng Lao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本研究提出VRFT-Aug框架，通过增强感知与推理能力，改进医疗影像领域的强化微调效果，提升模型在医学应用中的可靠性与推理能力。

Comments CPAL 2026

Journal ref 2026 Conference on Parsimony and Learning (CPAL)

Text2VLM: Adapting Text-Only Datasets to Evaluate Alignment Training in Visual Language Models

Text2VLM: 将文本-only数据集适应于评估视觉语言模型对齐训练

Gabriel Downer, Sean Craven, Damian Ruck, Jake Thomas

机构 * Advai 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Text2VLM通过将文本-only数据集转换为多模态格式，评估VLMs对提示注入攻击的鲁棒性，并揭示模型对齐中的关键弱点。

Comments 9 pages, 9 figures. Jake Thomas served as Editor for this manuscript

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Applied Machine Learning for Information Security, Proceedings of Machine Learning Research PMLR Vol 299 pp 28 41