Imperial College London（帝国理工学院）

Robust Control under Stationary Ambiguity

平稳歧义下的鲁棒控制

Konrad J. Mueller, Amira Akkari, Ben Wood, Lukas Gonon

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； JPMorgan Chase & Co.（摩根大通公司） ； University of St. Gallen（圣加仑大学） 纠错

AI总结 本文针对模拟控制策略在真实系统中易因潜在因素变化丧失鲁棒性的问题，提出平稳歧义的建模原则，构建对应模拟器训练策略，在对冲任务中验证其能持续保持鲁棒性。

SurgNarrator: A Generative Retrieval Framework for Surgical Video Understanding

SurgNarrator：面向手术视频理解的生成式检索框架

Yuqing Feng, Jiawei Ma, Kevin Qinghong Lin, Kun Yuan, Nicolas Padoy, Daniel S. Elson, Anh Nguyen, Stamatia Giannarou, Baoru Huang

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院研究所） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

AI总结 SurgNarrator是专为手术视频理解设计的生成式检索框架，通过构建手术词汇表、适配Qwen3-VL-Embedding-8B并采用分层检索策略，在零样本设置下于12个基准上实现性能提升且延迟大幅降低。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Eliciting Intrinsic Hallucinations in LLMs via Semantically Equivalent Adversarial Attacks

通过语义等价对抗攻击引出大语言模型的内在幻觉

Atri Vivek Sharma, Brian Formento, Alessio Lomuscio

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Safe Intelligence（安全智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出新框架，通过语义等价对抗攻击测试LLMs鲁棒性，发现先进模型易受语义保留扰动影响致忠实度大幅下降，凸显需开发鲁棒接地的LLM架构与训练目标。

Comments To be presented at COLM 2026