Fudan University（复旦大学）

SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents

SHE：面向大语言模型智能体的轨迹驱动安全管控机制演化

Wanying Qu, Qinghua Mao, Yu Li, Jiyao Liu, Xin Zhang, Dadi Guo, Yanxu Zhu, Qingyu Liu, Leitao Yuan, Xi Lin, Shanfeng Zhu, Yanwei Fu, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 本研究提出SHE框架，将LLM智能体的安全管控机制分解为四个构件并引入归因引导演化循环，在Agent-SafetyBench上使攻击成功率降低3.1倍，还具备泛化与跨模型迁移能力。

Comments Project: https://github.com/RainbowQTT/SHE

SLIM-0.5B: Learning Action-Grounded Predictive Latents for Robot Manipulation

SLIM-0.5B：学习机器人操作的动作基础预测隐变量

Jingkai Wang, Zihan Tang, Gu Zhang, Mingyu Cao, Jiapeng Chen, Jingjiao Zhao, Xiansheng Chen, Pengwei Wang, Lemao Liu, Dejing Dou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 SLIM-0.5B是0.5B参数的紧凑机器人操作策略，通过自监督掩码轨迹预测学习动作基础预测隐变量，性能优于或匹配大型基线，参数量少、推理延迟低、内存占用小。

Comments 18 pages, 11 figures. Project page: https://kzz1031.github.io/slim-project-page/

Rethinking Factor Sharing in Federated LoRA: A Rank-Aware Adaptive Approach

重新思考联邦LoRA中的因子共享：一种秩感知自适应方法

Xinyi Xu, Bingnan Xiao, Shuang Qin, Gang Feng, Tony Q. S. Quek

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 该研究针对联邦LoRA的因子共享问题，提出FedAS-LoRA方法，通过RSS指标在训练前选择共享侧，提升了大语言模型联邦微调的性能。

Comments 20 pages

MemeMind: Reference-Guided Trace Construction for Offline Context Optimization

MemeMind：用于离线上下文优化的参考引导轨迹构建

Run Yang, Weihang Wang, Boheng Sheng, Yuchen He, Jielei Zhang, Pengyu Chen, Zhiyu Wu, Qiang Sun, Huyang Sun, Longwen Gao

机构 * Bilibili（哔哩哔哩） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 MemeMind针对离线上下文优化中失败rollout缺失成功示例的问题，通过参考引导构建工具轨迹，在梗解读任务上提升了Qwen3-VL模型的性能。

Comments 24 pages, 16 figures, 8 tables

CuteTTS: Efficient and High-Quality Speech Synthesis via Autoregressive Modeling of Continuous Latents

CuteTTS：基于连续隐变量自回归建模的高效高保真语音合成

Yuqian Zhang, Yao Shi, Kexin Huang, Botian Jiang, Zhe Xu, Yiwei Zhao, Min Liang, Shuang Chen, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 CuteTTS是结合语义对齐因果VAE隐变量等的连续自回归TTS系统，经引导步蒸馏后，在保持相当质量的同时降低了延迟，实现了高保真与低延迟的平衡。

Comments 20 pages, 6 figures, 10 tables. Technical report

VLZip: Unified Visual and Textual Compression for Interleaved Long-Context Modeling

VLZip：用于交错长上下文建模的统一视觉与文本压缩方法

Yuqi Zhang, Cheng Chen, Yuyu Guo, Wenjie Yang, Lingchen Meng, Peng Di, Hang Yu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 VLZip 是统一视觉与文本压缩的框架，通过提炼软前缀缩短注意力序列，在长上下文多模态推理上性能领先，支持超大规模 token 处理，为长上下文多模态 AI 建立新高效标准。

When Is a Steerable Concept Representation Real? Measurement Confounds in a Cross-Family Audit of Neuroscience Parallels in LLMs

可操控概念表征何时为真？大型语言模型中神经科学相似性跨系列审计的测量混淆

Yuqi Wu, Shengming Zhao, Jie Chen

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院） 纠错

AI总结 本研究对17个不同规模的LLMs审计4种神经科学启发范式，发现AI神经科学研究受测量混淆限制，发布了相关方案、刺激与代码。

TokenPrint: A Calibrated Token-Space Fingerprint for Language-Model Provenance

TokenPrint：用于语言模型溯源的校准标记空间指纹

Yuqi Wu, Shengming Zhao, Jie Chen

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院） 纠错

AI总结 本研究提出无需训练的语言模型溯源指纹TokenPrint，基于250个固定知识探针的隐藏状态投影，可有效检索谱系、区分模型相关性，且对量化稳定，在32个开放权重模型上验证了其性能。

Evidence-RL: Towards Evidence-intensive Visual Reasoning

Evidence-RL：面向证据密集型视觉推理

Haojie Huang, Xinlei Yu, Chengming Xu, Zhangquan Chen, Cheng Yang, Qingdong He, Yu Yang, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 针对视觉-语言模型依赖语言先验等问题，提出反事实证据解缠方法，结合GRPO框架在9个基准和4种骨干模型上优于现有基于RL的后训练方法。

Comments 22 pages, 10 figures

REIN: Bridging the Gap between Reasoning and Reliability via Reflection and Abstention Alignment

REIN：通过反思与弃权对齐缩小推理与可靠性之间的差距

Zhengze Huang, Luyang Yu, Di Hong, Xinzhe Huang, Wanyu Lin, Zhixuan Chu, Zhan Qin, Tianhang Zheng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 REIN是一个对齐框架，通过训练大型推理模型生成结构化推理序列，引入奖励机制鼓励模型在无正确推理链时弃权，在单次前向传播中减少幻觉、提升选择性准确率并保持高覆盖率。

Comments 26 pages and 22 figures

Information Routing across Batch Boundaries: Memory--Batch Tradeoffs in Lipschitz Bandits

跨批次边界的信息路由：Lipschitz 多臂老虎机中的内存-批次权衡

Zicheng Lyu, Zengfeng Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文研究随机 Lipschitz 多臂老虎机中内存与批次的权衡，提出含新惩罚项的极小极大遗憾刻画，揭示状态宽度与更新深度不可互换，匹配策略可实现相关性能。