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基于切比雪夫中心的多目标优化与PINNs训练方向选择
机构 * Department of Industrial & Systems Engineering, KAIST（韩国科学技术院工业与系统工程系） ； Discipline of Business Analytics, The University of Sydney（悉尼大学商业分析学科） ； Department of Mathematical Sciences, Seoul National University（首尔国立大学数学科学系）
AI总结 本文将PINNs训练方向选择问题转化为对偶锥中的切比雪夫中心问题，通过最大化到锥面的最小距离选择标准化方向，提供统一的几何准则并保证收敛性，实验验证其有效性。
PhysHanDI: 基于物理的双手与可变形物体交互重建
机构 * School of Computing, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国釜山科学技术院计算学系）
AI总结 PhysHanDI通过物理模拟实现双手与可变形物体的完整3D重建，结合密集重建的3D手部运动驱动物体变形，提升交互真实性和手部重建精度。
Comments Accepted to ICML 2026
与幻灯片对话：通过语言驱动的结构化数据操作实现高效幻灯片编辑
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Chung-Ang University（Chung-Ang 大学）
AI总结 本文提出Talk-to-Your-Slides，通过语言驱动的结构化数据操作实现高效幻灯片编辑，相较于基于图像的GUI方法，其在文本处理和格式任务中更快、更准确且成本更低。
Comments 30 pages, Accepted at ACL2026
Raymoval: 基于射线投射的动态物体移除用于静态3D映射
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)（电气工程学院，韩国科学技术院）
AI总结 本文提出基于射线投射的动态物体移除方法，通过射线投射和一致性测试提升静态3D映射的精度与一致性。
Comments 12 pages, 5 figures, 3 tables, Presented at RiTA 2025
用于盲运动去模糊的生成流模型
机构 * NAVER Cloud（NAVER云） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Samsung Electronics（三星电子）
AI总结 DeblurFlow通过重构流轨迹解决生成流模型在运动去模糊中的对齐问题，采用残差损失优化并提升感知质量，同时引入r-space降低计算成本。
叙事景观：跨大语言模型的叙事倾向映射
机构 * School of Digital Humanities and Computational Social Sciences, KAIST（数字人文与计算社会科学学院，韩国科学技术院）
AI总结 本文提出一个量化框架，用于评估LLM输出中稳定的模型特定规律。通过跨六个前沿模型和三种指令类型的结构化叙事约束选择任务，从一致性和多样性两个维度分析模型倾向，并引入基于PCA的可视化方法进行直接比较。
Comments Accepted to NLP4DH 2026, camera-ready version
CollabVR: 基于视觉-语言和视频生成模型的协作视频推理
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； AITRICS
AI总结 CollabVR通过结合视觉-语言模型与视频生成模型，在步骤级实现协作视频推理，提升多步任务性能，并在基准测试中优于现有方法。
超球面自编码器用于高保真图像重建与生成
机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能实验室）
AI总结 本文提出超球面自编码器，通过方向特征对齐和层次卷积补丁嵌入模块，提升图像重建和生成的保真度，实验结果显示其在gFID、rFID和PSNR指标上均优于现有方法。
Comments 22 pages, and 20 figures
贝塔采样是全部所需：利用分步频谱分析的扩散模型高效图像生成策略
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院）
AI总结 本文提出基于频谱分析的贝塔采样方法，优化扩散模型去噪过程，通过重点投入关键步骤提升生成效率与质量，实验显示其在FID和IS评分上优于传统均匀采样。
Comments 8 pages, 9 figures, WACV 2025
Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), pp. 4215-4224, 2025
RelAgent：基于LLM的数据科学家用于关系学习
机构 * University of Oxford（牛津大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； AITHYRA（AITHYRA研究所） ； KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 RelAgent是一种基于LLM的关系学习自主数据科学家，通过两阶段流程构建SQL特征程序并选择预测模型，最终通过SQL查询和经典模型实现快速、确定性和可解释的预测。
漂移场策略：一种基于Wasserstein梯度流的一步生成策略
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出漂移场策略（DFP），一种基于漂移模型范式的非ODE一步生成策略，通过Wasserstein-2梯度流逆KL更新软目标策略，实现概率空间中的梯度步进，提升漂移骨干的性能，在多个操控任务中取得最佳表现。
Flock：通过在随机游走上学习的知识图谱基础模型
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； University of Oxford（牛津大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； AITHYRA
AI总结 Flock通过在随机游走上学习，实现知识图谱的零样本链接预测，解决了传统方法在区分结构相似但语义不同的关系时的限制，展示了强大的泛化能力。
Comments 42 pages, 7 figures
因果无监督语义分割
机构 * School of Electrical Engineering（电气工程学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出CAUSE框架，通过因果推理方法解决无监督语义分割中概念聚类层次确定问题，实现像素级分组，并在多个数据集上取得最佳性能。
Comments code available: https://github.com/ByungKwanLee/Causal-Unsupervised-Segmentation
Journal ref Pattern Recognition, Volume 171, Part B, 112173 (2026)
LENS：低频特征噪声塑造用于高效扩散采样
机构 * School of Electrical Engineering（电气工程学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出LENS方法，通过在低维子空间中高效调节噪声，提升扩散采样效率，减少计算量和参数，同时保持图像质量。
Comments 27 pages, 7 figures
为长上下文LLM推理重构KV缓存淘汰问题
机构 * KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出一种基于输出的分层矩阵乘法近似方法，通过LaProx策略量化token贡献并考虑跨头依赖，实验表明在仅使用5%的KV缓存时保持性能并优于现有方法。
R-GTD：梯度时间差学习在奇异情形下的几何分析
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院）
AI总结 本文提出R-GTD算法，通过重新表述均方投影Bellman误差最小化问题，解决FIM奇异导致的稳定性问题，提供理论保证和实验证明。
Comments 32 pages, 8 figures
多模态深度生成模型用于类别不平衡下的半监督学习
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Republic of Korea（工业与系统工程系，韩国科学技术院（KAIST），大田，大韩民国）
AI总结 本文提出一种多模态深度生成模型，通过共享潜在变量和t分布改进类别不平衡问题，提升半监督学习性能。
带有高斯平滑的软确定性策略梯度
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST（韩国延世大学电气工程学院）
AI总结 本文提出基于高斯平滑的贝尔曼方程的软确定性策略梯度方法，解决传统DPG在稀疏或离散奖励下的梯度不明确问题，通过新定义的动作价值函数提升算法稳定性与性能。
Comments 25 pages, 4 figures
SGD步长条件的细粒度分析：可疑对齐现象
机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； KAIST（韩国科学技术院）
AI总结 本文研究了在退化优化中SGD的可疑对齐现象，探讨了步长选择如何导致对齐阶段的变化，揭示了在低对齐阶段适应性步长与对齐变化的关系，以及在高对齐阶段自修正特性。
Comments The 37th International Conference on Algorithmic Learning Theory
DeTrigger：一种以梯度为中心的联邦学习中后门攻击缓解方法
机构 * School of Integrated Technology, College of Computing, Yonsei University（延世大学整合技术学院，计算学院） ； School of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电子工程学院）
AI总结 本文提出DeTrigger，一种高效的联邦学习框架，通过梯度分析和温度缩放检测并隔离后门触发器，实现快速检测和高抑制率的后门攻击防御。
Comments 21 pages
通过隐式梯度传输加速基于LMO的优化
机构 * School of Electrical Engineering（电气工程学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出LMO-IGT方法，利用隐式梯度传输提升基于LMO的优化效率，引入统一框架和新的站定性度量RSF，证明其在迭代复杂度和计算效率上的优势。
关于塑造 Omni-LLMs 解码策略的注意力 sink 性质
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； VGG, University of Oxford（牛津大学视觉感知实验室）
AI总结 本文研究 Omni-LLMs 中注意力 sink 的行为，发现其不仅反映头部冗余，还承担额外功能，提出 OutRo 方法通过特征空间对齐和放松因果掩码提升解码性能。
Comments Preprint
潜在空间中的后验推断用于可扩展的约束黑盒优化
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
AI总结 本文将约束黑盒优化转化为后验推断问题，在生成模型的潜在空间中进行推断，通过训练流模型和扩散模型提升候选点搜索效率，实验证明在合成和现实任务中性能优越。
Comments 25 pages, 14 figures, 6 tables. Equal contribution by Kiyoung Om, Kyuil Sim, and Taeyoung Yun
社交动态作为削弱LLM集体客观决策的脆弱性
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 研究探讨了社交动态如何影响LLM集体中代表代理的决策准确性，发现社交压力增加时，代理性能显著下降，且修辞策略会影响判断。
Comments ACL 2026
Riemannian MeanFlow：在流形上直接学习流映射的高效生成框架
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所）
AI总结 Riemannian MeanFlow在流形上直接学习流映射，通过单次前向传递实现高质量生成，相比传统方法减少10倍的函数评估次数，并通过奖励预览实现高效奖励引导设计。
进化BP+OSD解码用于低延迟量子纠错
机构 * Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan（电气电子与计算机工程系，全州大学） ； School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（电气工程学院，韩国科学技术院） ； Department of Electronic Engineering, Gyeongsang National University（电子工程系，全州国立大学）
AI总结 本文提出进化BP解码器结合OSD，通过差分进化算法优化，降低解码复杂度和延迟，实验显示在低延迟条件下性能更优。
Comments 10 pages, 6 figures
LRS-VoxMM：面向真实场景的音频视觉语音识别基准
机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出LRS-VoxMM基准，基于VoxMM数据集，通过预处理生成适合AVSR管道的样本，覆盖更广泛场景和声学条件，并提供噪声、回声和带宽限制的评估集，实验表明其比LRS3更难，视觉信息在音频退化时作用更显著。
Comments Technical report for the LRS-VoxMM dataset release. Project page: https://mm.kaist.ac.kr/projects/voxmm
RAY-TOLD: 基于射线的任务导向潜在动力学用于密集动态障碍物避障与TDMPC
机构 * School of Electrical Engineering, Hanyang University（翰阳大学电气工程学院） ； Mechatronics, Systems and Control Lab (MSC Lab), Department of Mechanical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（机械工程系，韩国科学技术院（KAIST）机电系统与控制实验室（MSC实验室）） ； Samsung Research, Samsung Electronics（三星研究所，三星电子）
AI总结 本文提出RAY-TOLD，结合物理基础MPPI的鲁棒性与强化学习的长视界，通过LiDAR中心的潜在动力学模型实现动态障碍物避障，提升导航可靠性与安全性。
Comments 8 pages, 4 figures
机器群体智能用于可解释的科学发现
机构 * Korea Research Institute of Chemical Technology（韩国化学技术研究院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
AI总结 本文提出机器群体智能，结合符号主义与元启发式方法，实现自主进化发现 governing equations，无需人工知识，显著降低 extrapolation error。
具有$\tilde{O}(\sqrt{dT})$后悔的逻辑斯蒂带宽问题无需上下文多样性假设
机构 * Department of Industrial & Systems Engineering, KAIST（工业与系统工程系，韩国科学技术院） ； Department of Mathematical Sciences, Seoul National University（数学科学系，首尔国立大学）
AI总结 本文提出SupSplitLog算法，在无需上下文多样性假设的情况下，实现了最优的$\tilde{\mathcal{O}}(\sqrt{dT})$后悔界，并改进了对维度d的依赖性。
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