编者寄语
以DeepSeek和GPT-4o等为代表的大模型，展现了类人推理与创造性表达能力，标志着大模型技术迈入"能力涌现-风险伴生"的深水区。从内容偏见到幻觉风险，从隐私泄露到伦理争议，大模型的安全对齐问题不仅关乎技术可靠性，更直接影响社会接受度和可持续发展。为应对这些挑战，学术界和产业界亟需探索新型的安全对齐技术、评估框架和系统优化方法。
本次专题聚焦大模型安全对齐的前沿研究与实践，汇集了高等院校，研究机构和大小企业的最新成果，深入探讨大模型对齐测评、对齐与精准神经元控制、大模型性别对齐等关键技术，同时分析安全对齐在不同场景下的安全对齐。
编委主任：
苏金树 CCF会士 军事科学院教授
本期主编：
柳 林 CCF互联网专委会执行委员 国防科技大学计算机学院副教授
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