University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

DenseLoRA: Dense Low-Rank Adaptation of Large Language Models

DenseLoRA: 大型语言模型的密集低秩适应

Lin Mu, Xiaoyu Wang, Li Ni, Yang Li, Zhize Wu, Peiquan Jin, Yiwen Zhang

机构 * Anhui University（安徽大学） ； Hefei University（合肥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 DenseLoRA通过引入密集低秩矩阵提升参数效率和性能，相比LoRA在多个基准测试中表现更优。

Journal ref ACL 2025

Constraining Sequential Model Editing with Editing Anchor Compression

通过编辑锚压缩约束序列模型编辑

Hao-Xiang Xu, Jun-Yu Ma, Zhen-Hua Ling, Ningyu Zhang, Jia-Chen Gu

机构 * National Engineering Research Center of Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程研究中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文提出Editing Anchor Compression框架，通过选择重要编辑锚点压缩参数矩阵，减少序列编辑中的偏差，保留模型通用能力并提升编辑知识保留度。

Comments Accepted by NAACL 2025 Findings

Breaking Block Boundaries: Anchor-based History-stable Decoding for Diffusion Large Language Models

打破块边界：基于锚点的历史稳定解码用于扩散大语言模型

Shun Zou, Yong Wang, Zehui Chen, Lin Chen, Chongyang Tao, Feng Zhao, Xiangxiang Chu

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学教育部多模态认知与智能系统重点实验室） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

AI总结 本文提出AHD解码策略，通过动态锚点实时监控token稳定性，实现跨块高效解码，提升性能与推理效率。

Comments Accepted for ACL 2026

Degradation-Robust Fusion: An Efficient Degradation-Aware Diffusion Framework for Multimodal Image Fusion in Arbitrary Degradation Scenarios

抗退化融合：一种高效的抗退化扩散框架，用于任意退化场景下的多模态图像融合

Yu Shi, Yu Liu, Zhong-Cheng Wu, Juan Cheng, Huafeng Li, Xun Chen

机构 * Department of Biomedical Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学生物医学工程系） ； Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学信息工程与自动化学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） 纠错

AI总结 本文提出一种高效的抗退化扩散框架，用于处理多模态图像融合中的复杂退化场景。该框架通过隐式去噪和联合观测模型校正机制，提升了在复杂退化下的融合性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Medical Reasoning with Large Language Models: A Survey and MR-Bench

基于大语言模型的医学推理：综述与MR-Bench

Xiaohan Ren, Chenxiao Fan, Wenyin Ma, Hongliang He, Chongming Gao, Xiaoyan Zhao, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The First Affiliated Hospital of USTC（中国科学技术大学附属第一医院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文综述了大语言模型在医学推理中的应用，提出MR-Bench基准测试，揭示了考试级性能与真实临床任务准确性之间的差距。

AlphaCast: A Human Wisdom-LLM Intelligence Co-Reasoning Framework for Interactive Time Series Forecasting

AlphaCast：一种用于交互式时间序列预测的人类智慧-大语言模型智能协同推理框架

Xiaohan Zhang, Tian Gao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Ze Guo, Yaguo Liu, Xiaoyu Tao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 纠错

AI总结 AlphaCast提出一种交互驱动的代理推理框架，利用无训练大语言模型实现准确的时间序列预测，通过多阶段工作流整合上下文准备、基于推理的生成和反思评估，将预测转化为多轮自主交互过程。