Beihang University（北京航空航天大学）

Towards Privacy-Preserving Federated Prompt Tuning under Data Heterogeneity: A Subspace-Decomposed Expert Approach

面向数据异构性下的隐私保护联邦提示调优：一种子空间分解专家方法

Yuhua Wang, Xiaodong Li, Yihao Guo, Yuxiang Jia, Qinnan Zhang, Yifan Sun, Hainan Zhang, Yongxin Tong, Zhiming Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Center for the Applied Statistics, School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学统计学院应用统计中心） ； School of Computer Science & Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； 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） 纠错

AI总结 研究针对数据异构性下的隐私保护联邦提示调优问题，提出FedSEPT方法，采用子空间分解专家建模及实例感知专家融合技术，在11个异构基准实验中，于相同隐私约束下，该方法在局部适配和全局泛化间实现更好权衡。

Comments Accepted by ACM MM 2026

VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method

VoLN：仅视觉的长距离导航——范式、基准和方法

Jiabin Lou, Haopeng Wang, Yuanshuai Wang, Xinyu Liu, Xuxin Lv, Yuxin Guo, Lei Huang, Rongye Shi, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

AI总结 研究提出仅视觉的长距离导航（VoLN）范式，通过VoLN-UAV基准及VoLN-MLLM基线进行实例化。在五个环境测试未见分割中评估，揭示了长距离导航在证据整合、目标匹配和闭环稳定性方面的挑战。

Comments 10 pages, 7 figures, 2 tables. Project page: https://admire-ljb.github.io/VoLN-UAV/

Detectors Learn the Wrong Thing: Shortcut-Resistant Adversarial Training Against Physically Realizable Attacks

检测器学习到错误的东西：针对物理可实现攻击的抗捷径对抗训练

Yuanhao Huang, Yilong Ren, Jinlei Wang, Xuesong Bai, Zheng Zhang, Haiyang Yu

机构 * School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） ； State Key Lab of Intelligent Transportation System（智能交通系统国家重点实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； School of Systems Science and Engineering, Sun Yat-Sen University（中山大学系统科学与工程学院） ； Shandong Sino-Aisa Tire Proving Ground Co.,Ltd.（山东中亚洲轮胎试验场有限公司） 纠错

AI总结 研究针对物理可实现攻击，提出实例级对比对抗训练框架InsCAT，通过SICA、ROPO和Guard等方法防止检测器将对抗纹理用作独立决策线索，经实验验证其在多场景和检测器上效果良好，提升检测可靠性。

FA-LAM: Focus-Aware Large Avatar Model for One-Shot 4D Animatable Gaussian Head

FA-LAM：用于一次性4D可动画化高斯头部的焦点感知大型头像模型

Yingdong Hu, Yisheng He, Yiming Jiang, Zehong Lin, Steven Hoi, Jun Zhang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

AI总结 提出FA-LAM模型用于一次性创建可动画化高斯头部及实现3D、4D全头部恢复。通过分析注意力机制等确定影响因素，采用对称语义注意力正则化等方法解决问题，增强模型支持多视图和流式4D重建，提升了头部重建质量。

ViSTR-Bench: Can MLLMs Reason from Continuous Visual Cues in Dynamic Scenes?

ViSTR-Bench：多模态大语言模型能否从动态场景中的连续视觉线索进行推理？

Han Li, Si Liu, Zehao Huang, Dongxin Lyu, Longfei Xu, Jiahui Fu, Daxin Tian, Yuliang Xiu, Naiyan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） ； School of Transportation Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学交通科学与工程学院） 纠错

AI总结 研究聚焦多模态大语言模型在动态场景中从连续视觉线索推理的能力，提出ViSTR-Bench评估套件，基于相关原则建立四维评估，含15个子任务和1340个问答对，经评估发现当前模型在复杂时空推理上有瓶颈，远不及人类。

Comments 37 pages, 37 figures