Beihang University（北京航空航天大学）

FedSLoP: Memory-Efficient Federated Learning with Low-Rank Gradient Projection

FedSLoP: 基于低秩梯度投影的内存高效联邦学习

Yutong He, Zhengyang Huang, Jiahe Geng, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） 纠错

AI总结 提出FedSLoP算法，结合随机低秩子空间投影降低通信和存储开销，理论证明以O(1/√NT)速率收敛到一阶稳定点，实验在异构MNIST上优于FedAvg等基线。

Comments 27 pages, 7 figures

inversedMixup: Data Augmentation via Inverting Mixed Embeddings

inversedMixup：通过反转混合嵌入进行数据增强

Fanshuang Kong, Richong Zhang, Qiyu Sun, Zhijie Nie, Ting Deng, Chunming Hu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 提出 inversedMixup 框架，结合 Mixup 的可控性与 LLM 的可解释性，通过对齐嵌入空间将混合嵌入重构为可读句子，首次实证文本 Mixup 中的流形入侵现象，并扩展为三阶段数据增强方法，在少样本和全监督场景下有效。

BadRobot: Jailbreaking Embodied LLM Agents in the Physical World

BadRobot: 在物理世界中越狱具身LLM智能体

Hangtao Zhang, Chenyu Zhu, Xianlong Wang, Ziqi Zhou, Changgan Yin, Minghui Li, Lulu Xue, Yichen Wang, Shengshan Hu, Aishan Liu, Peijin Guo, Leo Yu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beihang University（北航） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 提出BadRobot攻击范式，利用LLM在机器人系统中的操纵、语言输出与物理动作的错位以及世界知识缺陷三个漏洞，通过语音交互使具身LLM执行有害行为，并在基准测试中验证了有效性。

Comments Accepted to ICLR 2025. Please cite the conference version. Project page: https://Embodied-LLMs-Safety.github.io

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025