多模态大模型

scMIR: a vision-language foundation model for single-cell light microscopy image representation

scMIR：用于单细胞光学显微镜图像表示的视觉语言基础模型

Yifan Shang, Jiahui Tan, Xiangxiang Zeng, Renjie Zhou

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

AI总结 研究针对单细胞光学显微镜图像分析难题，提出scMIR模型，通过自监督图像重建与文本引导跨模态对齐，在多图像文本对上预训练，在多种复杂任务中表现出色，优于现有方法，具备强泛化能力，能推动高通量表型分析工作流程标准化和自动化。

Skeleton-to-Image Encoding: Enabling Skeleton Representation Learning via Vision-Pretrained Models

骨架到图像编码：通过视觉预训练模型实现骨架表示学习

Siyuan Yang, Jun Liu, Hao Cheng, Chong Wang, Shijian Lu, Hedvig Kjellstrom, Weisi Lin, Alex C. Kot

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； VinUniversity（文大学） 纠错

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

AI总结 提出S2I编码，将骨架序列转换为图像状数据，首次利用视觉预训练模型进行自监督骨架表示学习，统一异构骨架格式，在多个数据集上验证了有效性。

Comments Submitted to IJCV, under review

3D-RFT: Reinforcement Fine-Tuning for Video-based 3D Scene Understanding

3D-RFT：基于视频的3D场景理解的强化微调

Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出3D-RFT框架，将可验证奖励的强化学习（RLVR）扩展到视频3D感知与推理，通过直接优化评估指标（如3D IoU和F1分数）提升性能，4B模型超越8B模型。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://3d-rft.github.io/

Hierarchical Pre-Training of Vision Encoders with Large Language Model

基于大语言模型的视觉编码器分层预训练

Eugene Lee, Ting-Yu Chang, Jui-Huang Tsai, Jiajie Diao, Chen-Yi Lee

机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HIVE框架，通过引入视觉编码器与大语言模型间的分层交叉注意力机制，提升视觉语言对齐，改进特征融合与表征学习，实验表明其在图像分类和多模态任务中表现优异。

Comments 17 pages, 14 figures, accepted to Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR) Workshops 2026. 5th MMFM Workshop: What is Next in Multimodal Foundation Models?

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 7415-7424) 2026

Emergent Symbolic Structure in Health Foundation Models: Extraction, Alignment, and Cross-Modal Transfer

健康基础模型中的涌现符号结构：提取、对齐与跨模态迁移

Gajendra Katuwal, Advait Koparkar, Salar Abbaspourazad, Anshuman Mishra, Sarvesh Kirthivasan

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 多模态训练与对齐 ：cross-modal(title)

AI总结 本文提出一种训练后框架，通过分解冻结嵌入以提取可解释的符号，用于对齐嵌入空间。在PPG和加速度计数据上验证，发现符号能选择性关联健康状况和生理属性，并支持跨模态迁移。

Comments 8 pages, Mechanistic Interpretability Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning, 4 main figures

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

SafeNexus: Discovering and Steering Modality-Universal Safety Neurons in MLLMs

SafeNexus：在多模态大语言模型（MLLMs）中发现与调控模态通用安全神经元

Jian Yu, Fei Shen, Cong Wang, Jian Wang, Lu Jin, Xiaoyu Du, Jinhui Tang, Tat-Seng Chua

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

AI总结 SafeNexus是一种跨模态安全对齐框架，通过定位并调控模态通用安全神经元，提升多模态大语言模型在跨模态威胁下的安全性，且能保留模型效用。

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

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

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables

NormGuard: Reward-Preserving Norm Constraints in Flow-Matching Reinforcement Learning

NormGuard: 流匹配强化学习中保持奖励的范数约束

Tianlin Pan, Lianyu Pang, Cheng Da, Huan Yang, Changqian Yu, Kun Gai, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 针对流生成器强化学习后训练中感知质量下降的问题，提出NormGuard方法，通过铰链惩罚约束速度范数，在保持奖励的同时提升图像质量和真实性。

Comments v5: Fixed PDF rendering compatibility issue affecting Apple PDFKit (macOS Preview/iOS PDF viewer). No changes to technical content compared to v4

Fusion-Poly: A Polyhedral Framework Based on Spatial-Temporal Fusion for 3D Multi-Object Tracking

Fusion-Poly: 一种基于时空融合的多边形框架用于3D多目标跟踪

Xian Wu, Yitao Wu, Xiaoyu Li, Zijia Li, Lijun Zhao, Lining Sun

机构 * State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology（机器人与系统国家重点实验室，哈尔滨工业大学） 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 Fusion-Poly通过整合异步LiDAR和相机数据，提出一种时空融合框架，提升3D多目标跟踪的轨迹一致性与更新频率。

Prompt-Calibrated SAM 3 for Open-Vocabulary Remote Sensing Semantic Segmentation

Prompt-Calibrated SAM 3 用于开放词汇遥感语义分割

Yanghui Song, Nanqing Liu, Haonan Yin, Yingjie Gao, Chengfu Yang, Qi Ming

机构 * School of Information Science and Technology, Yunnan Normal University（云南师范大学信息科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； College of Computer Science, Beijing University of Technology（北京工业大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出ProC-SAM3方法，通过离线提示池、缓存文本嵌入和存在引导残差融合，解决开放词汇遥感语义分割中提示语义覆盖不足、冗余编码和噪声传播问题，在8个基准上平均mIoU达56.1%。

Comments 5 pages, 5 figures. Accepted for publication in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (GRSL)

Journal ref IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 23, 2026, Art. no. 3713378

CF-Net: Conflict Fusion with Speaker Normalisation and Certainty Weighting for Ambivalence/Hesitancy Recognition

CF-Net：用于矛盾/犹豫识别的具有说话者归一化和确定性加权的冲突融合

Tung Hung Bui, Hong Hai Nguyen, Van Thong Huynh

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

AI总结 针对无约束视频中矛盾和犹豫检测的挑战，提出CF-Net，用特定主干编码多模态流，经归一化和冲突融合模块处理，结合多种训练方法，在相关数据集上取得了较好成绩。

Comments 6 pages, 3 figures, 3 tables, 26 references

ToDMA: Large Model-Driven Massive Token Communications for Semantic Multiple Access

ToDMA：用于语义多址接入的大模型驱动海量令牌通信

Li Qiao, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Zhen Gao, Robert Schober, Deniz Gündüz

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； University of Surrey（Surrey大学） ； Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nurnberg（埃森哲-亚琛工业大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ToDMA，一种大模型驱动的语义多址接入方案，将无源随机接入与上下文感知令牌处理结合，用于海量令牌通信。通过压缩感知检测令牌及估计信道状态信息，利用上下文模型恢复冲突令牌，能降低接入延迟并保持令牌恢复与语义重建质量。

Comments Submitted to IEEE journals

TUNI: Unifying Pre-training and Fine-tuning with Modality-Aware Mutual Learning and Rectification for RGB-T Semantic Segmentation

TUNI：基于模态感知互学习和矫正的RGB-T语义分割统一预训练与微调框架

Xiaodong Guo, Xianda Guo, Tong Liu, Zhihong Deng, Yanlun Peng, Xiang Li, Wujie Zhou

机构 * School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（计算机学院，武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang University of Science and Technology（信息电子工程学院，浙江理工大学） 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 提出TUNI框架，通过模态感知互学习与矫正统一预训练和微调，解决RGB-T语义分割中多模态特征提取融合、模态依赖不平衡及热信息利用不足问题，在五个数据集上优于15种SOTA模型。

Comments This paper is an extended version of the authors' work previously presented at the ICRA conference. To appear in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. DOl: 10.1109/TCSVT.2026.3701706

IB-HFN: Information Bottleneck-Driven SAR-Optical Fusion Network for High-Fidelity Cloud Removal

IB-HFN: 信息瓶颈驱动的SAR-光学融合网络用于高保真云去除

Haojun Guo, Fan Feng, Ziquan Wang, Yongsheng Zhang, Ying Yu

机构 * Institute of Geospatial Information, Information Engineering University（测绘信息研究院，信息工程大学） 纠错

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

AI总结 提出IB-HFN网络，通过双流骨干、空间信息瓶颈融合模块和联合优化策略，抑制SAR散斑噪声并保留光学细节，实现高保真云去除。

SlideAgent: Hierarchical Agentic Framework for Multi-Page Visual Document Understanding

SlideAgent：用于多页视觉文档理解的分层代理框架

Yiqiao Jin, Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Srijan Kumar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； J.P. Morgan AI Research（摩根大通AI研究） 纠错

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

AI总结 提出SlideAgent，一种用于多模态多页文档（如幻灯片）理解的分层代理框架，通过全局、页面和元素三级推理构建结构化表示，在专有和开源模型上分别提升7.9%和9.8%的准确率。

Comments ACL 2026 Main Conference. https://slideagent.github.io/

LLM Agents Can See Code Repositories

LLM智能体能够查看代码仓库

Dongjian Ma, Silin Chen, Yufei Yang, Yuling Shi, Yanfu Yan, Xiaodong Gu

专题命中 多模态训练与对齐 ：multimodal(abstract)；MLLM(abstract_cn)

AI总结 研究多模态大语言模型在仓库级问题解决中利用视觉表示的效果，发现纯视觉方案降低精度，而结合视觉结构图可减少26%输入token并保持或提升精度。

Comments Accepted by ASE 2026. Our code and data are available at https://github.com/cslsolow/SeeRepo

GrAInS: Gradient-based Attribution for Inference-Time Steering of LLMs and VLMs

GrAInS：基于梯度的大语言模型和视觉语言模型推理时引导方法

Duy Nguyen, Archiki Prasad, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究针对推理时引导LLMs和VLMs的方法局限，提出GrAInS。该方法基于梯度归因识别关键令牌构建引导向量，推理时调整激活。实验显示其性能优于微调及现有基线，能在保持模型流畅性和通用能力的同时提升多项指标。

Comments Accepted to ACL 2026

Uni-OPD: Unifying On-Policy Distillation with a Dual-Perspective Recipe

Uni-OPD：基于双视角方案的统一策略内蒸馏框架

Wenjin Hou, Shangpin Peng, Weinong Wang, Zheng Ruan, Yue Zhang, Zhenglin Zhou, Mingqi Gao, Yifei Chen, Kaiqi Wang, Hongming Yang, Chengquan Zhang, Zhuotao Tian, Han Hu, Yi Yang, Fei Wu, Hehe Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； LLM Department, Tencent（腾讯大模型部门） 纠错

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

AI总结 针对策略内蒸馏存在的信息状态探索不足、教师监督不可靠问题，提出跨大语言与多模态大模型的统一框架Uni-OPD，经多域实验验证其通用性与有效性。

UP-Fuse: Uncertainty-guided LiDAR-Camera Fusion for 3D Panoptic Segmentation

UP-Fuse：基于不确定性引导的激光雷达-摄像头融合用于3D全景分割

Rohit Mohan, Florian Drews, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

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

AI总结 UP-Fuse通过不确定性引导的融合框架，提升激光雷达与摄像头在3D全景分割中的鲁棒性和准确性。

Like a Baby: Visually Situated Neural Language Acquisition

像婴儿一样：视觉情境下的神经语言习得

Alexander G. Ororbia, Ankur Mali, Mary Alexandria Kelly, David Reitter

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

AI总结 研究视觉情境对神经语言模型下一词预测的好处，引入多模态神经架构，微调预训练BERT嵌入，发现多模态环境下语言模型表现更好，符合情境认知理论，不同语言和模型中视觉情境训练优势明显。

Comments Final submission (camera-ready), accepted to ACL 2019

AnchorPrune: Relevance-Anchored Contextual Expansion for Visual Token Pruning

AnchorPrune：用于视觉令牌剪枝的相关性锚定上下文扩展

Kyuan Oh, Bumsoo Kim

机构 * Chung-Ang University（崇实大学） 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 研究针对大型视觉语言模型推理成本高、视觉令牌冗余问题，提出无需训练的AnchorPrune框架，通过构建相关性锚点并扩展，自适应确定锚点大小，分配预算恢复上下文，提升了模型的准确率与效率，尤其在严重压缩下效果显著。

Comments ECCV 2026

Li-ViP3D++: Query-Gated Deformable Camera-LiDAR Fusion for End-to-End Perception and Trajectory Prediction

Li-ViP3D++：基于查询的可变形相机-激光雷达融合用于端到端感知与轨迹预测

Matej Halinkovic, Nina Masarykova, Alexey Vinel, Marek Galinski

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Slovak University of Technology（斯洛伐克技术大学） ； Halmstad University（哈马比大学） 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 Li-ViP3D++通过引入查询门控可变形融合技术，实现了端到端感知与轨迹预测，提升了自动驾驶系统的鲁棒性和效率。

Comments Published in IEEE Access. The version of record is available at DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3709080

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 102999-103012, 2026

SpatialFly: Implicit 3D Prior-Guided Visual Reparameterization for Continuous UAV Vision-and-Language Navigation

SpatialFly：基于几何的表示对齐用于城市环境中无人机视觉与语言导航

Wen Jiang, Kangyao Huang, Li Wang, Wang Xu, Wei Fan, Jinyuan Liu, Shaoyu Liu, Hanfang Liang, Hongwei Duan, Bin Xu, Xiangyang Ji, Huaping Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Tsinghua University（清华大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学人工智能学院） ； Jianghan University（江汉大学） 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 本文提出SpatialFly框架，通过几何引导的2D表示对齐机制，解决无人机在复杂3D环境中的视觉与语言导航问题，实验表明其在路径对齐和运动稳定性方面优于现有方法。

MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources

MetricAnything：利用噪声异构源扩展度量深度预训练

Baorui Ma, Jiahui Yang, Donglin Di, Xuancheng Zhang, Jianxun Cui, Hao Li, Yan Xie, Wei Chen

机构 * Li Auto Inc（李自动公司） 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 研究针对度量深度估计扩展难题，提出MetricAnything框架，通过随机掩码创建稀疏度量提示解耦空间推理与偏差，用多样3D数据预训练，在多任务中表现出色，推动度量感知发展。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://metric-anything.github.io/metric-anything-io/

Gated Relational Alignment via Confidence-based Distillation for Efficient VLMs

基于置信度蒸馏的门控关系对齐用于高效视觉语言模型

Yanlong Chen, Amirhossein Habibian, Luca Benini, Yawei Li

机构 * Department of Information Technology（信息科技系） ； Electrical Engineering, ETH Zurich, Zurich, Switzerland（电气工程，苏黎世联邦理工学院，苏黎世，瑞士） ； Qualcomm AI Research, Amsterdam, the Netherlands（高通人工智能研究，阿姆斯特丹，荷兰） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering（电气、电子与信息工程系） ； University of Bologna, Bologna, Italy（博洛尼亚大学，博洛尼亚，意大利） ； School of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程学院） 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 提出GRACE框架，通过信息瓶颈原理统一知识蒸馏与量化感知训练，使用置信度门控解耦蒸馏、关系中心核对齐和自适应控制器，在INT4量化下实现性能超越FP16基线并接近教师模型，同时显著降低内存和提升吞吐量。

Comments Accepted to the International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Attention at Rest Stays at Rest: Breaking Visual Inertia for Cognitive Hallucination Mitigation

静止的注意力保持静止：打破视觉惯性以缓解认知幻觉

Boyang Gong, Yu Zheng, Fanye Kong, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 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 提出惯性感知视觉激发（IVE）方法，通过建模视觉注意力的动态响应性，打破多模态大模型中的视觉惯性，从而缓解需要对象间关系推理的认知幻觉。

MolSight: Molecular Property Prediction with Images

MolSight: 基于图像的分子属性预测

Aaditya Baranwal, Akshaj Gupta, Yogesh S Rawat, Shruti Vyas

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Birla Institute of Technology and Science（比拉理工学院和科学学院） 纠错

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

AI总结 MolSight首次系统研究基于视觉的分子属性预测，通过10种视觉架构和7种预训练策略，在10个下游任务中展示性能，提出化学引导课程提升效果，以更低的FLOPs实现优异结果。

Seeing is Coding: On the Effectiveness of Vision Language Models in Code Understanding

CodeOCR: 关于视觉语言模型在代码理解中的有效性

Yuling Shi, Chaoxiang Xie, Zhensu Sun, Yeheng Chen, Chenxu Zhang, Longfei Yun, Chengcheng Wan, Hongyu Zhang, David Lo, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University China ； Hohai University China ； Singapore Management University Singapore ； Imperial College London United Kingdom ； East China Normal University \& Shanghai Innovation Institute China ； Chongqing University China ； Shanghai Jiao Tong University ； Hohai University ； Singapore Management University ； Imperial College London ； East China Normal University \& Shanghai Innovation Institute ； Chongqing University 纠错

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

AI总结 本文探讨多模态大语言模型在代码理解中的有效性，发现其可通过图像压缩显著提升效率，并在代码克隆检测等任务中表现出更强的抗压缩能力。

Comments ISSTA 2026 camera ready. Code and data are available at this https URL (https://github.com/YerbaPage/CodeOCR)

Constitutional On-Policy Safe Distillation

宪法性在策略安全蒸馏

Ming Wen, Yuxuan Liu, Kun Yang, Yunhao Feng, Zhuoer Xu, Yuhao Sun, Shiwen Cui, Xiang Zheng, Yi Liu, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对在策略自蒸馏在安全对齐中因宪法条件导致教师分布收缩、表达能力下降的问题，提出宪法性在策略安全蒸馏（COPSD），通过交叉SFT冷启动校准教师分布，再进行宪法条件在策略蒸馏，在12个基准上实现了更优的安全-有用性权衡并降低安全税。

SALLIE: Generation-Free Hidden-State Detection of Jailbreaks and Prompt Injections Across Text and Vision

SALLIE：防范潜在语言与图像攻击

Guy Azov, Ofer Rivlin, Guy Shtar

机构 * Intuit 纠错

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

AI总结 SALLIE是一种轻量级运行时检测框架，通过机制可解释性提取模型内部激活信号，有效应对文本和图像攻击，无需性能降级或架构修改。

Comments 17 pages, 5 figures, 17 tables. Preprint under review. v2: substantially revised - new title expansion, reworked method presentation, added calibration-regime analysis (shared / threshold-only / fully calibrated) and matched-protocol comparison with RCS-KCD; technical appendices A-H now included