Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

ForensicZip: More Tokens are Better but Not Necessary in Forensic Vision-Language Models

ForensicZip: 更多令牌更好但并非必要在取证视觉-语言模型中

Yingxin Lai, Zitong Yu, Jun Wang, Linlin Shen, Yong Xu, Xiaochun Cao

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学网络安全科学与技术学院） 纠错

AI总结 ForensicZip通过引入无需训练的框架，从伪造驱动的角度重新定义令牌压缩，利用最优传输问题量化物理不连续性，实现高压缩率下的取证证据分离与高效检测性能。

Personalized Federated Learning via Gaussian Generative Modeling

通过高斯生成建模实现个性化联邦学习

Peng Hu, Jianwei Ma

机构 * School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学数学学院） ； Institute for Artificial Intelligence and the School of Earth and Space Sciences, Peking University（北京大学人工智能研究所和地球和空间科学学院） ； Institute for Artificial Intelligence and the School of Mathematics, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学人工智能研究所和数学学院） 纠错

AI总结 pFedGM通过高斯生成建模实现个性化联邦学习，结合全局优化导航器和本地分布统计提取器，利用双尺度融合框架提升模型性能。