Nanyang Technological University（南洋理工大学）

Looking in the Mirror: Introspecting Side-Effect Misalignments Induced by Fine-Tuning

镜像审视：微调引发的副作用对齐偏差内省

Kotaro Yoshida, Laura Gomezjurado Gonzalez, Yukinori Yamamoto, Yuji Naraki, Ryotaro Shimizu, Wenya Wang

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； ZOZO Research（ZOZO研究所） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Waseda University（早稻田大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 该研究针对微调引发的副作用对齐偏差问题，提出了Delta感知内省适配器（DAIA），构建了对应数据集，实验显示DAIA性能优于现有内省适配器且泛化性良好。

MetaView: Monocular Novel View Synthesis with Scale-Aware Implicit Geometry Priors

MetaView：基于尺度感知隐式几何先验的单目新视图合成

Yufei Cai, Xuesong Niu, Hao Lu, Kun Gai, Kai Wu, Guosheng Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技色彩团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 研究提出MetaView框架，结合隐式几何建模与少量显式3D线索，利用前馈几何感知网络隐式几何先验及度量深度，实现大视角下单目新视图合成，实验证明该方法在挑战性场景中显著优于现有方法且泛化能力强。

Comments accepted to ECCV 2026

RESample: A Robust Data Augmentation Framework via Exploratory Sampling for Robotic Manipulation

RESample：通过探索性采样构建鲁棒数据增强框架用于机器人操控

Yuquan Xue, Guanxing Lu, Zhenyu Wu, Chuanrui Zhang, Bofang Jia, Zhengyi Gu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出RESample框架，通过探索性采样机制提升VLA训练数据分布覆盖，有效解决分布外场景下的能力瓶颈问题，实验证明在LIBERO基准和真实机器人任务中性能提升12%。

Comments 8 pages, submitted to RA-L

Learning to Diagnose and Correct Moral Errors: Beyond Shallow Heuristics in Moral Alignment

学习诊断和纠正错误：大型语言模型中的道德敏感性获取

Bocheng Chen, Xi Chen, Han Zi, Haitao Mao, Zimo Qi, Xitong Zhang, Kristen Johnson, Guangliang Liu

机构 * University of Mississippi（密西根州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Qualcomm（高通） ； Michigan State University（密西根州立大学） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

AI总结 提出一种实用推理方法，通过让大型语言模型诊断和纠正道德错误来获取道德敏感性，并在多个任务上验证了其有效性。

Dynamic Jailbreaking Attack

动态目标攻击

Kedong Xiu, Yunhan Yang, Churui Zeng, Tianhang Zheng, Xinzhe Huang, Di Wang, Puning Zhao, Zhan Qin, Kui Ren

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹科技大学） ； SUN YAT-SEN UNIVERSITY（孙中山大学） 纠错

AI总结 动态目标攻击通过利用目标模型自身响应作为自适应目标，提高了对抗攻击的成功率和效率。