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

Bound-Constrained Sparse Representation for Electrical Impedance Tomography

边界约束稀疏表示用于电阻抗成像

Chun Zhang, Dong Liu

机构 * School of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； Suzhou Institute for Advanced Research（苏州先进研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Laboratory of Spin Magnetic Resonance（磁共振实验室） ； Anhui Province Key Laboratory of Scientific Instrument Development and Application（安徽省科学仪器开发与应用重点实验室） ； Jiangsu Provincial Key Laboratory of Multimodal Digital Twin Technology（江苏省多模态数字孪生技术重点实验室） ； Institute of Quantum Sensing of WuXi（武西安量子传感研究所） 纠错

AI总结 提出一种边界约束稀疏表示框架，通过隐式复合参数化从低维潜变量生成电导率，无需显式正则化即可改善电阻抗成像中的电导率估计。

CyberJurors: A Multi-Agent Simulation Task for E-Commerce Disputes Verdict

CyberJurors：电商纠纷裁决的多智能体模拟任务

Yanhui Sun, Wu Liu, Haifeng Ming, Xinru Wang, Hantao Yao, Yongdong Zhang

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） 纠错

AI总结 针对电商纠纷裁决需要从冗余多轮多模态证据中提取关键线索并依据平台特定惯例决策的问题，提出多智能体框架CyberJurors，通过个体裁决链式思维和集体陪审共识裁决提升裁决质量，在包含6000真实案例的基准上超越现有方法。

Comments ICML 2026

FedMPT: Federated Multi-label Prompt Tuning of Vision-Language Models

FedMPT: 视觉语言模型的多标签联邦提示调优

Xucong Wang, Pengkun Wang, Zhe Zhao, Liheng Yu, Shuang Wang, Yang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

AI总结 针对联邦学习中多标签识别任务，提出FedMPT方法，利用因果模型的前门调整和大语言模型驱动的条件解耦，通过最优传输和门控机制抑制虚假标签关联，提升模型鲁棒性。

Comments 16 pages, including 11 pages of main text and 5 pages of appendix; Accepted by CVPR2026

Plant, Persist, Trigger: Sleeper Attack on Large Language Model Agents

种植、持久化、触发：针对大语言模型智能体的潜伏攻击

Yongxiang Li, Moxin Li, Zhixin Ma, Fengbin Zhu, Dongrui Liu, Wenjie Wang, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出潜伏攻击（Sleeper Attack），即攻击者将对抗性内容注入智能体状态并持久化，在后续交互中被良性用户查询触发，导致有害行为；构建包含1896个实例的基准测试，实验表明当前最强LLM智能体仍易受此类攻击。

Defending LLM-based Multi-Agent Systems Against Cooperative Attacks with Sentence-Level Rectification

防御基于LLM的多智能体系统免受合作攻击：句子级纠正方法

Yaoyang Luo, Zhi Zheng, Ziwei Zhao, Tong Xu, Zhao Jielun, Wenjun Xue, Yong Chen, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北自动控制技术研究所） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, UESTC（深圳先进研究 institute, 中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出一种自适应合作攻击框架，并引入句子级可信度分析与纠正（STAR）防御框架，以识别和纠正多智能体通信中的误导信息，显著提升任务成功率。

Structure-Guided Visual Perturbation Neutralization for LVLMs

结构引导的视觉扰动中和用于大型视觉语言模型

Yuanhe Zhang, Xueting Wang, YanBin Ren, Haoran Gao, Xinhan Zheng, Zhenhong Zhou, Fanyu Meng, Li Sun, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； JIUTIAN Research（JIUTIAN研究所） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

AI总结 提出结构诱导引导中和（SIGN）框架，通过先验结构提取和动态引导中和实现轻量级、即插即用的对抗性防御，在仅0.5%像素修改和0.16秒每图下达到87%以上防御成功率。

SuiChat-CN: Benchmarking Contextual Suicide Risk Assessment in Chinese Group Chats

SuiChat-CN：中文群聊情境自杀风险评估基准

Xiangyu Wang, Zhiwei Yu, Chengze Du, Dingchang Wang, Yuhan Ye, Fangyu Zheng

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对即时通讯群聊中消息碎片化、多轮对话和隐晦表达带来的挑战，构建了首个中文群聊情境自杀风险评估基准SuiChat-CN，通过信号词提取和双向上下文扩展构建连贯对话片段，并利用专家验证的LLM辅助范式标注用户风险等级，实验表明上下文信息对可靠评估至关重要。

Decoupled Training with Local Reinforcement Fine-Tuning in Federated Learning

联邦学习中解耦训练与局部强化微调

Yuting Ma, Lechao Cheng, Xiaohua Xu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） 纠错

AI总结 提出FedDTL框架，通过解耦图像和文本编码器训练并引入两阶段局部微调（监督微调+强化学习），解决联邦学习中客户端间优化不一致和客户端内过专门化问题，平衡全局任务适应性与泛化能力。

Comments This work has been accepted by ICML 2026

Case-Aware Medical Image Classification with Multimodal Knowledge Graphs and Reliability-Guided Refinement

基于多模态知识图谱和可靠性引导精化的病例感知医学图像分类

Yiming Xu, Yixuan Liu, Yuhang Zhang, Ling Zheng, Yihan Wang, Qi Song

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） 纠错

AI总结 提出一种基于多模态知识图谱的病例感知推理框架，通过构建结构化诊断记忆、自适应检索相似病例、知识传播与注入机制以及置信度校准的决策精化方案，提升医学图像分类的性能和可解释性。

KG-ViP: Bridging Knowledge Grounding and Visual Perception in Multi-modal LLMs for Visual Question Answering

KG-ViP：在多模态大语言模型中桥接知识基础与视觉感知以进行视觉问答

Zhiyang Li, Ao Ke, Yukun Cao, Xike Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Data Darkness Lab, MIRACLE Center, USTC（数据黑暗实验室，MIRACLE中心，中国科学技术大学） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出KG-ViP框架，通过检索与融合场景图和常识图，统一外部知识与细粒度视觉细节，缓解多模态大语言模型在视觉问答中的知识幻觉和视觉感知不足问题。

Reasoning on the Manifold: Bidirectional Consistency for Self-Verification in Diffusion Language Models

流形上的推理：扩散语言模型中用于自我验证的双向一致性

Jiaoyang Ruan, Xin Gao, Yinda Chen, Hengyu Zeng, Liang Du, Guanghao Li, Jie Fu, Jian Pu

机构 * Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence（脑启发智能科学与技术研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； IEG, Tencent Inc.（腾讯IEG） 纠错

AI总结 提出双向流形一致性（BMC），一种无训练、无监督的度量方法，通过前向掩码和后向重建循环量化生成序列的稳定性，用于扩散语言模型的诊断、推理和对齐。

Comments 31 pages, 7 figures. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306, 2026

JMedEthicBench: A Multi-Turn Conversational Benchmark for Evaluating Medical Safety in Japanese Large Language Models

JMedEthicBench：用于评估日语大语言模型医疗安全性的多轮对话基准

Junyu Liu, Zirui Li, Qian Niu, Zequn Zhang, Yue Xun, Wenlong Hou, Shujun Wang, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Kan Hatakeyama-Sato

机构 * Kyoto University（京都大学） ； Hohai University（河海大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出首个多轮对话基准JMedEthicBench，基于日本医学会67条指南和7种自动越狱策略生成5万+对抗对话，评估27个模型发现医疗专用模型安全性脆弱，且多轮交互中安全性显著下降。

Comments 12 pages, 6 figures

RelaxFlow: Text-Driven Amodal 3D Generation

RelaxFlow: 文本驱动的非模态3D生成

Jiayin Zhu, Guoji Fu, Xiaolu Liu, Qiyuan He, Yicong Li, Angela Yao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对遮挡下图像到3D生成的语义歧义问题，提出无训练的双分支框架RelaxFlow，通过多先验共识模块和松弛机制解耦控制粒度，实现文本提示引导下对未观察区域的补全，同时严格保留输入观测。

Comments Accepted as a spotlight presentation at ICML 2026. Code: https://github.com/viridityzhu/RelaxFlow

MMRad-22K: A Structured Multimodal Evidence Dataset for Chest X-ray Report Generation

MMRad-22K：用于胸部X光报告生成的结构化多模态证据数据集

Yichen Zhao, Zelin Peng, Fenghe Tang, Piao Yang, Yu Huang, Wei Shen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（人工智能MOE实验室、人工智能研究院、计算机科学学院、上海交通大学） ； School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China (USTC)（生物医学工程学院、生命科学与医学系、中国科学技术大学） ； Center for Medical Imaging, Robotics, Analytic Computing & Learning (MIRACLE), Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（医学影像、机器人、分析计算与学习中心（MIRACLE）、苏州市先进研究院、中国科学技术大学） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（放射科、浙江大学医学院第一附属医院） 纠错

AI总结 针对胸部X光报告生成中现有资源监督信号碎片化的问题，提出结构化多模态证据数据集MMRad-22K，并基于统一LVLM骨干进行适配，证明结构化多模态证据优于纯文本或边界框证据，在语言和临床指标上表现更优。

Probing Social Identity Bias in Chinese LLMs with Gendered Pronouns and Social Groups

探究中文大语言模型中的社会身份偏见：基于性别代词与社会群体

Geng Liu, Feng Li, Junjie Mu, Mengxiao Zhu, Francesco Pierri

机构 * Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano（电子、信息与生物工程系，米兰理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 通过设计考虑中文语言特性的提示，评估十种代表性中文大语言模型在240个社会群体上的内群体与外群体框架下的情感和毒性偏见，发现系统性不对称且指令调优减少情感偏见但毒性差距更持久，女性标记代词与更高毒性相关。