高校专区
LongCrafter：通过证据图引导的指令合成实现多样化的长上下文理解
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所认知与决策智能复杂系统重点实验室）
AI总结 针对现有长上下文理解方法的局限，提出LongCrafter框架，结合分层任务分类法与证据管道，生成多样化长上下文SFT数据，微调后的模型在多个数据集上表现优异，能有效缓解“中间迷失”问题。
DataClaw0: 从原始流中智能定制多模态数据
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 提出DataClaw0模型，通过两阶段流水线将生成语义合成锚定于确定性事实锚点，结合SFT与GRPO实现复杂数据精炼意图的对齐，首个数据精炼基准验证其高效性。
Comments add base model: Qwen3.5-27B
DELOS: 使用对比学习框架检测开普勒测光中的浅凌星
机构 * Shanghai Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200030, China（上海天文台，中国科学院，上海200030，中国） ； School of Astronomy and Space Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China（中国科学院大学天文与空间科学学院，北京101408，中国） ； Science Talent Training Center, Gainesville, FL, 32606 USA（科学人才培训中心，佛罗里达州盖恩斯维尔，32606 USA）
AI总结 提出基于对比学习的DELOS框架，通过GPU加速折叠和卷积编码器检测低信噪比浅凌星，性能优于BLS和TLS。
Comments 25 pages, 19 figures, 1 table, submitted to AJ
一种用于高效大语言模型的通用张量结构压缩方案
机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学物理科学学院） ； Kavli Institute for Theoretical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学理论科学研究院） ； Center for Quantum Physics and Intelligent Sciences, Department of Physics, Capital Normal University（首都师范大学量子物理与智能科学中心） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院理论物理研究所）
AI总结 提出张量混合（MixT）方案，通过将密集线性层替换为张量算子混合体，在保持MMLU准确率的同时大幅减少参数、FLOPs和内存。
Comments 10 pages, 4 figures
基于回合的结构性触发器：多轮LLM中的无提示后门
机构 * School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 提出一种利用对话结构（回合索引）作为触发器的后门攻击方法TST，无需用户输入即可激活，实现高攻击成功率并绕过提示中心防御。
大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。
缺失-by-设计：可撤销多模态情感分析的可验证模态删除
机构 * University of Macau（澳门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Juntendo University（立命馆大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
AI总结 本文提出MBD框架，通过结构化表示学习和可验证参数修改流程，实现可撤销多模态情感分析中的模态删除，实验表明其在不完整输入下具有强预测性能，并实现隐私与效用的平衡。
Comments 21 pages, 6 figures. In the previous version, Juntendo University was erroneously listed as the affiliation; we must clarify that this paper has absolutely no relation to Juntendo University. Therefore, we have replaced this affiliation in the new version
MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性
机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院）
AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。
Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page
FinToolBench：评估LLM代理在真实金融工具使用中的表现
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hunan University（湖南大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Tencent（腾讯） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 FinToolBench是首个评估金融工具学习代理真实世界表现的基准，通过760个可执行金融工具和295个严格查询，评估时效性、意图类型和合规性等关键维度。
SiamGM：基于几何感知和运动引导的实时卫星视频目标跟踪网络
机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航天信息研究所） ； Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences（中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子、电气与通信工程学院）
AI总结 SiamGM通过几何感知和运动引导的孪生网络，实现高精度实时卫星视频目标跟踪，无需额外计算开销，达到每秒130帧的跟踪速度。
Comments This work has been submitted to Elsevier for possible publication
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈