Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications

联邦代理AI用于无线网络：基础、方法与应用

Lingyi Cai, Yu Zhang, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Tao Jiang, Dusit Niyato, Wei Ni, Abbas Jamalipour

机构 * Research Center of 6G Mobile Communications, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（6G移动通信研究中心，信息科学与工程学院，华中科技大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； School of Engineering, Edith Cowan University（工程学院，埃迪斯·科文大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales (UNSW)（计算机科学与工程学院，新南威尔士大学） ； School of Electrical and Computer Engineering, University of Sydney（电气与计算机工程学院，悉尼大学） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（信息科学研究生院，东北大学） 纠错

AI总结 本文提出适用于无线网络的联邦代理AI方法，通过协作本地学习和参数共享提升无线网络的自主性和自我改进能力。

Comments 7 pages, 3 figures

VII: Visual Instruction Injection for Jailbreaking Image-to-Video Generation Models

VII: 视觉指令注入用于劫持图像到视频生成模型

Bowen Zheng, Yongli Xiang, Ziming Hong, Zerong Lin, Chaojian Yu, Tongliang Liu, Xinge You

机构 * National Anti-Counterfeit Engineering Research Center, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学反伪工程研究中心） ； School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； Sydney AI Centre, The University of Sydney（悉尼大学AI中心） 纠错

AI总结 VII通过将恶意意图伪装为良性视觉指令，有效劫持图像到视频生成模型，实现高攻击成功率并降低拒绝率。

Comments Project page: https://Zbwwwwwwww.github.io/VII

RaUF: Learning the Spatial Uncertainty Field of Radar

RaUF: 学习雷达的时空不确定性场

Shengpeng Wang, Kuangyu Wang, Wei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 RaUF通过学习雷达测量的各向异性特性，解决方位模糊和虚假回波问题，提升空间检测的可靠性与不确定性校准。

Unveiling the Cognitive Compass: Theory-of-Mind-Guided Multimodal Emotion Reasoning

揭示认知罗盘：基于理论of-Mind的多模态情感推理

Meng Luo, Bobo Li, Shanqing Xu, Shize Zhang, Qiuchan Chen, Menglu Han, Wenhao Chen, Yanxiang Huang, Hao Fei, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 本文提出HitEmotion基准和TMPO方法，通过理论of-Mind引导多模态情感推理，提升模型情感理解和认知能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

GeoTeacher: Geometry-Guided Semi-Supervised 3D Object Detection

GeoTeacher: 基于几何的半监督3D物体检测

Jingyu Li, Xiaolong Zhao, Zhe Liu, Wenxiao Wu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tongji University（同济大学） ； Hong Kong University（香港大学） ； Huazhong University of Science and technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 GeoTeacher通过几何关系监督模块和体素级数据增强策略，提升半监督3D物体检测的几何感知能力。

Comments Accepted for publication in 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

Distribution-Aligned Decoding for Efficient LLM Task Adaptation

面向高效大语言模型任务适应的分布对齐解码

Senkang Hu, Xudong Han, Jinqi Jiang, Yihang Tao, Zihan Fang, Yong Dai, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Sussex（苏塞克斯大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Lingnan University（岭大大学） 纠错

AI总结 SVDecode通过引导输出分布对齐提升大语言模型任务适应性能，理论证明其与全微调等价，实验显示在多个任务上准确率提升显著。

Comments Accepted by NeurIPS'25