高校专区
PermuQuant：通过重新排列通道降低扩散模型每组量化误差
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
AI总结 提出PermuQuant框架，通过基于联合二阶矩的通道重排序和校准接受规则，降低低比特扩散模型每组量化误差，实现显著加速和内存压缩。
Safe-FedLLM：深入探究联邦大语言模型的安全性
机构 * Hainan University（海南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出Safe-FedLLM，一种基于探针的防御框架，通过三级防御（步骤级、客户端级和阴影级）利用轻量级分类器区分恶意与良性LoRA更新，以增强联邦大语言模型对恶意客户端的鲁棒性。
进退维谷：大型语言模型中伦理推理与安全对齐之间的张力
机构 * Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, BNRist, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist，清华大学） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（IDG/麦克戈文脑科学研究院，清华大学） ； Chinese Institute for Brain Research (CIBR)（中国脑科学研究院（CIBR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance（字节跳动）
AI总结 本文提出TRIAL多轮红队方法，通过将有害请求嵌入伦理框架来利用模型伦理推理能力，并引入ERR防御框架（分层有害门控LoRA架构）以区分工具性回应与解释性回应，实现鲁棒防御。
IAG: 基于输入感知的后门攻击针对VLM视觉定位
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出IAG方法，通过文本条件UNet动态生成输入感知的触发器，实现首个多目标后门攻击VLM视觉定位，在多个模型和基准上达到最佳攻击成功率且不影响正常性能。
Comments Accepted by CVPR 2026; Code is at https://github.com/lijunxian111/IAG
Journal ref https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Li_IAG_Input-aware_Backdoor_Attack_on_VLM-based_Visual_Grounding_CVPR_2026_paper.pdf
AgentProcessBench：诊断工具使用代理的步骤级过程质量
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出AgentProcessBench基准，通过三元标注方案和错误传播规则评估工具增强轨迹中的步骤级有效性，揭示当前模型在区分中立与错误动作方面的挑战，并证明过程信号对结果监督的补充价值。
RESBev：使BEV感知更加鲁棒
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出RESBev，一种即插即用的鲁棒BEV感知方法，通过构建潜在世界模型学习时空相关性来预测干净BEV特征，从而在无需修改骨干网络的情况下增强对自然扰动和对抗攻击的鲁棒性。
v-HUB: 从视觉和声音理解视频幽默的基准
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京一般人工智能研究院） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 提出v-HUB基准，通过非语言短视频评估多模态大语言模型在仅凭视觉线索理解幽默的能力，并发现音频信息有助于提升幽默理解。
Comments 24 pages, 9 figures
Code2Math：你的代码智能体能否通过探索有效演化数学问题？
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing Tech University（南京工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Independent Researcher（独立研究者）
AI总结 本文提出一个多智能体框架，利用代码智能体通过探索将现有数学问题自主演化为更复杂、更困难的变体，并验证其可解性和难度提升。
Comments 38 pages
LocalSearchBench：现实本地生活服务中的智能搜索基准测试
机构 * Meituan, Beijing, China（美团，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai Innovation Institute（东华大学上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； North China University of Technology, Beijing, China（华北理工大学，北京，中国） ； East China Normal University Shanghai China（东华大学上海）
AI总结 针对本地生活服务领域，提出包含130万商家条目和900个多跳问答任务的基准测试LocalSearchBench，并开发统一环境LocalPlayground，实验表明现有大推理模型性能不足。
Comments 12 pages; accepted to KDD 2026
Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD 2026), August 9--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea. ACM, New York, NY, USA, 12 pages
MINES：通过Web API不变式推断实现可解释的异常检测
机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； GovTech Singapore（新加坡政府科技局） ； Chongqing University（重庆大学）
AI总结 提出MINES方法，通过从模式级别推断可解释的API不变式来检测Web应用异常，显著降低误报率并提高召回率。
Comments Accepted by ICSE 2026
MARFT: 多智能体强化微调
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
AI总结 针对基于大语言模型的多智能体系统，提出多智能体强化微调（MARFT）框架，通过引入Flex-MG马尔可夫博弈公式和通用算法，解决异步交互、异构架构等挑战，提升系统鲁棒性和适应性。
Comments 37 pages
DAG-Plan：生成有向无环依赖图用于双臂协作规划
机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院（CASIA）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，北京大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； OpenGVLab, Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室，OpenGVLab）
AI总结 提出DAG-Plan框架，首次使用有向无环图作为双臂协调的核心表示，通过一次LLM解析生成结构化DAG，实现自适应并行执行，在双臂厨房基准测试中成功率提升48%，执行效率提升84.1%。
Comments ICRA 2026
反事实干预特征迁移用于可见光-红外行人重识别
机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, Chinese Academy of Science（电磁空间信息重点实验室，中国科学院） ； School of Data Science, University of Science and Technology of China（数据科学学院，中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（青元研究院，上海交通大学）
AI总结 针对可见光-红外行人重识别中图模型泛化性差的问题，提出反事实干预特征迁移方法，通过同质与异质特征迁移减少模态不平衡，并利用反事实关系干预增强图拓扑结构的可靠性。
Comments Accepted by ECCV 2022
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