Fudan University（复旦大学）

Towards Physically Realizable Adversarial Attenuation Patch against SAR Object Detection

面向SAR目标检测的物理可实现对抗衰减补丁

Yiming Zhang, Weibo Qin, Feng Wang

机构 * Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE) School of Information Science and Technology, Fudan University（电磁波信息科学重点实验室（MoE）复旦大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出对抗衰减补丁（AAP）方法，通过能量约束优化和衰减部署框架平衡攻击有效性与隐蔽性，并基于信号级电子干扰机制实现物理可行性。

Comments 5 pages, 4 figures. Source code is available at https://github.com/boremycin/SAAP. Accepted and published in IEEE CAIT 2026. DOI: 10.1109/CAIT70489.2026.11553874

Journal ref Proc. 2026 China Aerospace Information Technology Conference (CAIT), Tongxiang, China, May 2026

Schrödinger's Navigator: Imagining an Ensemble of Futures for Zero-Shot Object Navigation

薛定谔的导航者：为零样本目标导航设想未来轨迹集合

Yu He, Da Huang, Zhenyang Liu, Zixiao Gu, Qiang Sun, Guangnan Ye, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 提出一种信念感知框架，在推理时通过轨迹条件化的3D世界模型设想多个未来场景，结合自适应遮挡物感知采样和未来感知价值图，提升零样本目标导航在遮挡严重环境中的隐蔽目标发现和风险感知路径选择。

The Curse and Blessing of Mean Bias in FP4-Quantized LLM Training

FP4量化LLM训练中均值偏差的诅咒与祝福

Hengjie Cao, Zhendong Huang, Mengyi Chen, Yifeng Yang, Fang Dong, Anrui Chen, Ruijun Huang, Xin Zhang, Mingzhi Dong, Yujiang Wang, Jinlong Hou, Qin Lv, Robert P. Dick, Yuan Cheng, Tun Lu, Fan Yang, Yixuan Chen, Li Shang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bath（巴斯大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津苏浙研究中心） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德格分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 发现FP4训练失败源于激活异常值由秩一均值偏差主导，提出Averis均值残差分离量化法，在Qwen3模型上实现鲁棒W4A4G4训练，损失差距低于NVIDIA的Hadamard方法。

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

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