Fudan University（复旦大学）

Beyond Static Artifacts: A Forensic Benchmark for Video Deepfake Reasoning in Vision Language Models

超越静态伪影：一种用于视觉语言模型中视频深度伪造推理的取证基准

Zheyuan Gu, Qingsong Zhao, Yusong Wang, Zhaohong Huang, Xinqi Li, Cheng Yuan, Jiaowei Shao, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（人工智能研究院，中国电信（TeleAI）） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出FAQ基准，通过多选任务提升视觉语言模型对视频深度伪造的时间推理能力，并通过实验验证其有效性。

Comments 16 pages, 9 figures. Submitted to CVPR 2026

V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval

V-Retrver: 以证据驱动的代理推理用于通用多模态检索

Dongyang Chen, Chaoyang Wang, Dezhao Su, Xi Xiao, Zeyu Zhang, Jing Xiong, Qing Li, Yuzhang Shang, Shichao Kan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 V-Retrver通过引入证据驱动的代理推理机制，提升多模态检索的准确率和推理可靠性。

Comments Project page: https://github.com/chendy25/V-Retrver

JailBound: Jailbreaking Internal Safety Boundaries of Vision-Language Models

JailBound: 视觉语言模型内部安全边界的劫持

Jiaxin Song, Yixu Wang, Jie Li, Rui Yu, Yan Teng, Xingjun Ma, Yingchun Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Xuan Tong（宣通） ； NSFOCUS 纠错

AI总结 JailBound通过在视觉语言模型的潜在空间中探索安全边界，提出了一种新的劫持框架，有效提升了白盒和黑盒攻击成功率，揭示了模型的安全风险。

Comments The Thirty-ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

Unified Reward Model for Multimodal Understanding and Generation

多模态理解和生成的统一奖励模型

Yibin Wang, Yuhang Zang, Hao Li, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出统一奖励模型，通过联合学习多种视觉任务提升多模态理解和生成的性能。

Comments project page: https://codegoat24.github.io/UnifiedReward/

UniHand: A Unified Model for Diverse Controlled 4D Hand Motion Modeling

UniHand：一种统一模型，用于多样可控的4D手部运动建模

Zhihao Sun, Tong Wu, Ruirui Tu, Daoguo Dong, Zuxuan Wu

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI)（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 UniHand通过统一的扩散框架，将手部运动估计与生成统一为条件运动合成，有效整合异构输入并提升鲁棒性。

EO-1: An Open Unified Embodied Foundation Model for General Robot Control

EO-1：一个通用机器人控制的开放统一具身基础模型

Delin Qu, Haoming Song, Qizhi Chen, Zhaoqing Chen, Xianqiang Gao, Dong Wang, Xinyi Ye, Qi Lv, Modi Shi, Guanghui Ren, Cheng Ruan, Maoqing Yao, Haoran Yang, Jiacheng Bao, Bin Zhao, Xuelong Li

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； AgiBot ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

AI总结 EO-1是一个统一的具身基础模型，通过交错视觉-文本-动作预训练实现了在多模态推理和机器人控制中的卓越性能。

Simple Yet Effective: Extracting Private Data Across Clients in Federated Fine-Tuning of Large Language Models

简单而有效的：在联邦微调大型语言模型中提取客户端私有数据

Yingqi Hu, Zhuo Zhang, Jingyuan Zhang, Jinghua Wang, Qifan Wang, Lizhen Qu, Zenglin Xu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Meta AI ； Monash University（墨尔本大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

AI总结 本文提出三种简单有效的方法，用于在联邦微调大型语言模型中提取客户端私有数据，揭示了FedLLMs中的隐私风险并建立了评估框架。

Comments IJCNLP 2025 Findings