Tsinghua University（清华大学）

A Van Trees Lower Bound for Fully Interactive Differentially Private Federated Learning

具有任意公共 transcripts 交互的差分隐私联邦学习的一般下界

T. Tony Cai, Yicheng Li

机构 * Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） 纠错

AI总结 本文研究了在任意公共 transcripts 交互下差分隐私联邦学习的下界问题，提出了一个针对平方 $\ell_2$ 损失参数估计的联邦 Van Trees 下界，并通过均值估计、线性回归和非参数回归等应用展示了该下界。

Learning from Execution: Self-Evolving Memory for Private-Library Code Generation

MEMCoder: 多维演化记忆用于面向私有库的代码生成

Mofei Li, Taozhi Chen, Guowei Yang, Jia Li

机构 * College of AI（人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司） 纠错

AI总结 MEMCoder通过多维演化记忆机制，解决LLM在企业环境中因缺乏内部私有库文档导致的协调问题与参数理解不足，提升代码生成性能。

Toward Robust Open-set Adaptation: Synapse Consolidation Inspired by Rac1/MAPK Pathways

在开放测试流中学习并适应未知

Xiao Zhang, Tianyu Hu, Juntao Lyu, Qianchuan Zhao, Huimin Ma

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出SyCo方法，通过Rac1和MAPK路径实现参数高效适应，解决LLM在动态任务中的适应问题，实验表明其在18个NLP数据集上表现优异。

TIR-Agent: Training an Explorative and Efficient Agent for Image Restoration

TIR-Agent：训练一个探索性且高效的图像修复代理

Guoli Jia, Yisheng Zhang, Haote Hu, Shanxu Zhao, Kaikai Zhao, Long Sun, Xinwei Long, Kai Tian, Che Jiang, Zhaoxiang Liu, Kai Wang, Shiguo Lian, Kaiyan Zhang, Bowen Zhou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； China Unicom（中国联通） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出TIR-Agent，通过监督微调和强化学习两阶段训练，解决图像修复中任务调度和工具组合的效率问题，实验表明其在多个基准上表现优异且推理速度提升显著。

HiMoE-VLA: Hierarchical Mixture-of-Experts for Generalist Vision-Language-Action Policies

HiMoE-VLA：用于通用视觉-语言-动作策略的分层专家混合模型

Zhiying Du, Bei Liu, Yaobo Liang, Yichao Shen, Haidong Cao, Xiangyu Zheng, Zhiyuan Feng, Zuxuan Wu, Jiaolong Yang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究通用视觉-语言-动作策略训练中异构性引发的负迁移问题，提出HiMoE-VLA框架，通过分层专家混合动作模块及两个辅助目标来解决，在多项任务上取得较好结果，还能将负迁移转化为正迁移。

Geometry-Aware Single-Image 4D Synthesis via Dense Trajectory Generation

通过密集轨迹生成实现几何感知单图像4D合成

Yanran Zhang, Ziyi Wang, Wenzhao Zheng, Zheng Zhu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（自动化系，清华大学） 纠错

AI总结 针对单图像4D合成挑战，提出MoGe4D框架，通过密集轨迹生成实现几何感知合成。引入数据集，构建4D-STraG及4D-ViSM。实验证明该方法能生成高质量4D场景，具强时空连贯性和几何感知一致性。

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PB-OEL: A Performance-Bounded Online Ensemble Learning Framework With Mixed Feedback for Real-Time Safety Assessment

PB-OEL：一种用于实时安全评估的具有混合反馈的性能受限在线集成学习框架

Songqiao Hu, Zeyi Liu, Lufeng Hao, Yinzhong Cheng, Xiao He

机构 * Department of Automation（自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics（具身智能与机器人研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； China Ship Research and Development Academy（中国船舶研究发展academy） 纠错

AI总结 针对实时安全评估中混合反馈及概念漂移问题，现有方法性能无保证，本文提出PB-OEL框架。通过建立理论框架和引入惩罚更新策略，在蛟龙载人潜水器数据集实验中展现强大预测性能，优于现有方法。

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