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表面约束策略：学习受表面约束且动态可行的机器人技能
机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（智能制造装备与技术国家重点实验室，华中科技大学）
AI总结 提出表面约束策略（SCP），通过二维加权高斯核编码表面几何约束，结合扩散策略和基于相似性的动作映射生成动态可行的表面约束运动，解决了自由曲面约束下动作随机性和接触不稳定的问题。
通过数据为中心的编译对抗在线金融问答中的数值幻觉
机构 * Shenzhen Technology University（深圳科技大学） ； FiT, Tencent（腾讯金融科技部） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
AI总结 提出数据为中心推理编译器（DCRC），通过对抗数据构建、多阶段训练和编译执行推理流程，解决在线金融问答中检索增强生成面临的噪声敏感、计算脆弱和可审计性危机，实现可靠的数值推理。
Comments Accepted by KDD 2026 ADS track
SLAP: 用于变分视频-语言建模的语义最小作用原理
机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学）
AI总结 提出语义最小作用原理(SLAP)，将视频插值建模为黎曼流形上的边界值问题，通过离散欧拉-拉格朗日方程保持对象持久性，解决大视频语言模型中的时间间隙问题。
Comments Accepted by ICML 2026
Immuno-VLM：通过生成式语义抗体实现大型视觉-语言模型的开放世界可信赖性
机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 针对大型视觉-语言模型在开放世界部署中因缺乏负面知识而将未知异常高置信度误分类为已知类别的“语义傲慢”问题，提出受生物免疫负选择启发的Immuno-VLM框架，利用大语言模型的生成推理主动产生“语义抗体”（近分布异常文本描述）来约束已知类决策空间，在ImageNet-1K和四个OOD基准上达到新最优。
Comments Accepted by ICML 2026
注释并非全部所需：面向无监督时间语句定位的跨模态知识迁移网络
机构 * Hubei Key Laboratory of Distributed System Security（湖北分布式系统安全重点实验室） ； Hubei Engineering Research Center on Big Data Security（湖北大数据安全工程研究中心） ； School of Cyber Science and Engineering（网络安全学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Henan University（河南大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Protagolabs Inc.（Protagolabs公司）
AI总结 提出跨模态知识迁移网络，通过从图像-名词和视频-动词任务中迁移实体感知和事件感知知识，实现无监督时间语句定位，无需配对视频-查询标注。
Comments Published in Findings of EMNLP 2023
SpatialBench: 你的空间基础模型是全能选手吗？
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Southeast University（东南大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
AI总结 提出SpatialBench基准，通过跨范式、多域、确定性采样的评估，揭示当前空间基础模型在多样化下游任务中的泛化能力不足，并引入DA-Next-5M数据集和DA-Next模型推动空间表示学习。
Comments Project Page: https://ropedia.github.io/SpatialBench/
LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司）
AI总结 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。
Comments ICML 2026
通过模型拆分和随机客户端参与增强隐私的联邦学习
机构 * School of Optoelectronic & Communication Engineering, Xiamen University of Technology（厦门理工学院光电信息与通信工程学院） ； National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信国家重点实验室） ； Division of Information Science and Engineering, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院信息科学与工程系） ； School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络安全科学与工程学院） ； School of Engineering, Huaqiao University（华侨大学工程学院）
AI总结 提出MS-PAFL框架，通过将模型拆分为私有和公共子模型并仅向公共子模型注入噪声，结合随机客户端参与和本地数据子采样的隐私放大分析，在强隐私保证下实现更优的隐私-效用权衡。
Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking
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