大型语言模型（LLM）作为自主代理在环境中持续交互时，可能出现上下文内奖励劫持（ICRH）现象，即模型过度优化代理目标导致有害副作用。现有防护措施难以解决此类模型自我过度优化带来的风险。本文提出的LLM基约束优化（LCO）框架通过两个模块——自我思考模块和进化采样模块，有效减少ICRH，且无需微调模型。实验显示，LCO在推文互动优化任务中将GPT-4的毒性增长率降低39%，在策略优化基准中减少ICRH发生率15.23%，实现安全性提升的同时不损失任务性能。
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随着LLM自主代理应用增多，避免其自我优化导致的安全风险日益重要。LCO通过在推理过程加入约束思考与进化采样，有效防止有害行为生成，体现了更安全、可控的智能代理设计方向。
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该论文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的架构，用于检测和量化文本中人类价值观的强度，解决了以往方法依赖特定价值理论或复杂提示工程的局限。架构由三个模块组成：生成任意理论框架的结构化价值规范、基于规范标注文本，以及根据修辞和语义证据赋予支持或反对的等级。该方法将概念化与检测分离，实现了可扩展、可重复的价值识别流程。通过多个LLM和ValueEval数据集实验证明了良好的检测效果，展示出该方案的通用性。
我们推出了Soro，一系列专为塔吉克语设计的对话大型语言模型（LLM），针对塔吉克斯坦计算和网络限制条件优化。基于开放权重的Gemma 3模型，使用1.9十亿词的塔吉克语语料进行持续预训练，结合4万条教师式指令微调。为评估效果，发布了涵盖知识、语言能力及入学考试的塔吉克语基准，并在Hugging Face开源。Soro在塔吉克语基准上显著优于同规模Gemma 3，同时保持良好英语表现。通过FP8和INT4量化，Soro减小了内存需求，助力边缘设备部署和教育领域推广。
物种起源一直是自然科学中的终极谜题。类似地，合成信息的起源被认为是信息科学中的终极谜题。本文提出了一种基于隐写术的继承机制，在合成信息的生成过程中，利用隐写编码将父代的特征隐藏并传递给子代，从而实现对合成信息谱系的追踪和鉴定。理论分析和实证评估表明，该方法在多种处理操作和语义修改下均表现出良好的谱系准确性。作者展望了一个合成信息能够拥有隐藏但可追溯的血统特征的网络生态系统，从简单起点演化出无穷多样的形式。