Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

FUSE: Frequency-domain Unification and Spectral Energy Alignment for Multi-modal Object Re-Identification

FUSE：面向多模态目标重识别的频域统一与频谱能量对齐

Xuanhao Qi, Tom H. Luan, Yukang Zhang, Jinkai Zheng, Zhou Su, Shuwei Li, Lei Tan

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出频域框架FUSE，通过频谱解耦和能量对齐两阶段处理，解决多模态重识别中低频偏置问题，在三个数据集上mAP提升9.1%。

Comments Accepted in ICML 2026

Large Language Models Do Not Always Need Readable Language

大型语言模型并不总是需要可读语言

Jiayi Zhu, Haoxuan Peng, Junxi Wang, Liang Ke, Chen Zhang, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 研究提出BabelTele表示法，将语义编码为紧凑、非标准文本，牺牲人类可读性但保持LLM可恢复性，实验表明可压缩至27.9%长度并保持99.5%语义保真度，降低上下文开销。

Comments 23 pages, 10 figures. Preprint

Structure-Oriented Randomized Neural Networks for Poisson-Nernst-Planck and Poisson-Nernst-Planck-Navier-Stokes Systems

面向结构的随机神经网络用于泊松-能斯特-普朗克和泊松-能斯特-普朗克-纳维-斯托克斯系统

Yunlong Li, Fei Wang

机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi（西安交通大学数学与统计学院，西安，陕西） 纠错

AI总结 提出结构导向随机神经网络(SO-RaNN)框架，通过解耦线性化子问题、逐点截断保持浓度正性、离散质量缩放因子和SAV后处理修正，实现PNP和PNP-NS系统的高效求解，并理论推导残差估计和收敛性。