Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

XAI-Grounded Explanation Generation for Speech Deepfake Detection with Training-Free Multimodal Large Language Models

基于XAI的语音深度伪造检测解释生成：使用免训练多模态大语言模型

Yupei Li, Qiyang Sun, Xiaoliang Wu, Chenxi Wang, Berrak Sisman, Björn W. Schuller

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 针对语音深度伪造检测缺乏可解释性的问题，提出一种免训练框架，融合XAI证据与多模态大语言模型，生成基于证据的特定解释，在PartialSpoof数据集上内部准确率提升超45%。

Comments Accepted at Interspeech 2026

On Defining Erasure Harms for NLP

论NLP中擦除伤害的定义

Yu Lu Liu, Arnav Goel, Jackie Chi Kit Cheung, Alexandra Olteanu, Ziang Xiao, Su Lin Blodgett

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mila – Québec Artificial Intelligence Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Canada CIFAR AI Chair, Mila（加拿大CIFAR人工智能主席，Mila） 纠错

AI总结 针对NLP系统部署中擦除伤害概念模糊的问题，提出结构化定义，明确建立和测量擦除所需的必要组件，促进跨场景应用。

3D Consistency Optimization for Self-Supervised Monocular Video Depth Estimation

自监督单目视频深度估计的3D一致性优化

Yuanye Liu, Ke Zhang, Junzhe Jiang, Li Zhang, Vishal Patel, Xiahai Zhuang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 提出一种将视频深度估计转化为多视图3D重建的框架，通过光度渲染、世界坐标对齐和多尺度时间梯度一致性约束，实现全局3D结构一致性，在自监督和零样本临床场景中达到最先进的空间精度。

Bayesian 3D Steerable CNNs: Enabling Equivariance and Uncertainty Quantification Simultaneously

贝叶斯3D可转向CNN：同时实现等变性和不确定性量化

Abhishek Keripale, Ponkrshnan Thiagarajan, Susanta Ghosh

机构 * Michigan Technological University（密歇根理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； The Center for Artificial Intelligence at the Institute of Computing and Cybersystems, Michigan Technological University（密歇根理工大学计算与网络系统研究所人工智能中心） 纠错

AI总结 提出贝叶斯可转向CNN，通过后验分布赋予核随机性同时保持SE(3)-等变性，实现不确定性分解，在分类精度和分布偏移下鲁棒性优于确定性模型。

AdaMame: A Training Recipe for Adaptive Multilingual Reasoning

AdaMame: 一种自适应多语言推理的训练方案

Dayeon Ki, Kevin Duh, Marine Carpuat

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

AI总结 针对多语言推理中的语言崩溃问题，提出两阶段训练方案AdaMame，通过SFT建立多语言能力，再以自适应GRPO优化推理语言对齐，在准确率、语言保真度和令牌效率上达到帕累托最优。

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