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

Mitigating Context-Memory Conflicts in LLMs through Dynamic Cognitive Reconciliation Decoding

通过动态认知协调解码缓解LLM中的上下文内存冲突

Yigeng Zhou, Wu Li, Yifan Lu, Yequan Wang, Xuebo Liu, Wenya Wang, Jun Yu, Min Zhang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出动态认知协调解码方法，通过分析注意力图预测潜在冲突并选择解码路径，提升LLM在处理上下文内存冲突时的准确性和效率，同时构建ConflictKG基准测试集验证效果。

Comments Accepted by IEEE TASLP

More Than Meets the Eye: A Semantics-Aware Traffic Augmentation Framework for Generalizable Website Fingerprinting

看得更远：一种语义感知的流量增强框架用于可推广的网站指纹识别

Youquan Xian, Xueying Zeng, Lingjia Meng, Lei Cui, Runhan Song, Wei Wang, Zhengquan Ding, Peng Liu, Zhiyu Hao

机构 * School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学信息安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin, China（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Guangxi Normal University, Guilin, China（广西师范大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室） 纠错

AI总结 本文提出SATA框架，通过协议规则增强应用层语义并引入跨层特征对齐机制，提升网站指纹识别在复杂场景下的泛化能力，实验显示其在开放世界设置中显著提升准确率和AUC。

Comments 18 pages, 19 figures, Submitted to NDSS 2027

Calibrated Multimodal Representation Learning with Missing Modalities

校准的多模态表示学习与缺失模态

Xiaohao Liu, Xiaobo Xia, Jiaheng Wei, Shuo Yang, Xiu Su, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Central South University（中南大学） 纠错

AI总结 本文提出CalMRL，通过校准缺失模态导致的不完整对齐问题，从锚点偏移角度提供理论见解，结合先验知识和模态间联系，解决优化难题，验证了方法的有效性。

Comments Accepted by ICML 2026