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

Rewriting the Response Path: Silent Tampering and Provider-Signed Defense in BYOK LLM Agents

重写响应路径：BYOK LLM 代理中的静默篡改与提供者签名防御

Mingyu Luo, Zihan Zhang, Zesen Liu, Yuchong Xie, Zhixiang Zhang, Dung Hiu Hilton Yeung, Wai Ip Lai, Ping Chen, Ming Wen, Dongdong She

机构 * Fudan University（复旦大学） ； 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） 纠错

AI总结 研究BYOK LLM代理响应路径完整性问题，发现中继可篡改响应。提出sign-c服务器端方案，能认证执行承载字段和查询，本地垫片验证，加密保护机密性，防御有效拒绝篡改响应，误拒率为零，延迟开销低。

STEREOFLOW: Progressive Stereo Matching with StereoDiT and Transition Flow Matching

STEREOFLOW：基于StereoDiT和过渡流匹配的渐进式立体匹配

Hao Wang, Haoran Geng, Xiaotong Yang, Jing Tang, Songlin Wei, Linlong Lang, Yeying Jin, Zheng Zhu, Zhaoxin Fan, Biao Leng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌公司） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Tencent（腾讯公司） ； GigaAI（未知（可能是公司或组织，由于未找到确切对应中文名，按原文保留）） 纠错

AI总结 研究针对立体匹配问题，提出先验引导的生成框架StereoFlow，通过两阶段渐进级联匹配网络、像素扩散变压器StereoDiT和过渡流匹配实现高效优化，在多基准测试中取得多个最新结果，提升了立体匹配效果。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to TVCG

Defense Against LLM Backdoors using Critical Neuron Isolation Pruning

使用关键神经元隔离剪枝防御大语言模型后门攻击

Yuxi Li, Zhibo Zhang, Kailong Wang, Xingshuo Han, Ling Shi, Haoyu Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型后门攻击问题，提出DeCNIP方法，利用表征分析统一识别和中和后门，通过优化交叉熵损失发现潜在威胁，隔离并剪枝后门关键神经元，有效降低攻击成功率，保持模型性能。

Multi-Resolution Voxelized Map-Based Stereo Visual-Inertial Odometry

基于多分辨率体素化地图的立体视觉惯性里程计

Shuyi Pan, Hangtian Wang, Zhaoxing Zhang, Chengliang Zhang, Zikang Yuan, Xin Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； AI Chip Center for Emerging Smart Systems (AC-CESS)（新兴智能系统人工智能芯片中心） 纠错

AI总结 研究视觉惯性里程计中姿态估计问题，提出多分辨率先验地图构建方法及基于地图的VIO系统，通过体素化地图、锥形索引策略和DDA算法，减少数据传输量与计算负载，实验证明该系统能在少数据传输下实现准确姿态估计。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted to appear in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

AutoVSR: Automatic Visual-to-Symbolic Reasoning for Symbolic Expression Generation from Circuit Schematic

AutoVSR：用于从电路原理图生成符号表达式的自动视觉到符号推理

Zhe Xiao, Longfei Li, Xu He, Haoying Wu, Zixing Zhang, Mingyu Liu

机构 * Hunan University, Changsha, China（湖南大学） ； Wuhan University of Technology, Wuhan, China（武汉理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（华中科技大学） 纠错

AI总结 研究旨在解决从电路原理图生成符号表达式的难题，提出AutoVSR框架，利用视觉语言模型，通过重建电路图为可执行中间表示并借助符号求解器推理，引入两项创新提升准确率，在任务中表现优于其他方法，还降低了推理成本和提高了计算效率。