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参数隔离是否更适合基于提示的持续学习？
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学）
AI总结 本文提出了一种基于提示共享的持续学习框架，通过动态解耦和协作优化提升参数利用效率，有效缓解知识遗忘问题。
Comments 17 pages, 5 figures
高效脉冲驱动变压器用于高性能无人机视角地理定位
机构 * State Key Laboratory for Strength and Vibration of Mechanical Structures, Shaanxi Key Laboratory of Environment and Control for Flight Vehicle, School of Aerospace Engineering, Xi’an Jiaotong University（强度与振动机械结构国家重点实验室、飞行器环境与控制陕西省重点实验室、航空航天工程学院）
AI总结 SpikeViMFormer通过脉冲驱动变压器和混合状态空间模块，实现了高效低能耗的无人机视角地理定位。
OrthoInsight：基于多模态大模型的肋骨骨折诊断与报告生成
机构 * Organizational Management Department, School of Management, Xi’an Jiaotong University（管理学院组织管理部，西安交通大学） ； West China Longquan Hospital, Sichuan University（四川大学西部临床医学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电子科学与工程学院） ； Systems Engineering Institute, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学系统工程研究院） ； Institute of Medical Artificial Intelligence, the Second Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University（西安交通大学第二附属医院医学人工智能研究所） ； School of Human Settlements and Civil Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人居环境与土木工程学院） ； School of Life Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学生命科学与技术学院）
AI总结 OrthoInsight通过多模态大模型实现肋骨骨折的自动诊断与报告生成，结合CT图像分析与医学知识图谱，提升诊断效率和临床实用性。
解耦感知与校准：一种标签高效的图像质量评估框架
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Baidu（百度）
AI总结 LEAF通过蒸馏多模态大语言模型的感知先验，实现轻量级图像质量评估，减少对人类标注的依赖，同时保持与人类注释的一致性。
IOTA: 通过黑盒白盒框架实现纠正知识引导的提示学习
机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 IOTA通过结合黑盒和白盒模块，利用纠正知识引导提示学习，提升下游任务适应效果。
从预测到完美：引入精修到自回归图像生成
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； ARC Lab, Tencent PCG（腾讯PCG ARC实验室）
AI总结 TensorAR通过引入张量预测机制，改进自回归图像生成的质量和性能。
Comments Published as a conference paper at ICLR 2026
揭示感知伪影：一个可解释AI生成图像检测的细粒度基准
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本文提出X-AIGD基准，通过细粒度注释感知伪影，揭示现有AIGI检测器对伪影的依赖低，且需提升可解释性与泛化能力。
HAAF: 用于少样本病理异常检测的层次适应与对齐框架
机构 * Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University Xi'an China ； University of Cambridge Cambridge United Kingdom ； Sch Comp Sci \& Technol, Xi'an Jiaotong University ； University of Cambridge
AI总结 HAAF通过层次适应与对齐框架，解决少样本病理异常检测中的粒度不匹配问题，提升模型在低资源场景下的性能。
跨领域EEG情感识别与对比学习
机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University, China（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, China（西安交通大学计算机科学与技术学院）
AI总结 EmotionCLIP通过多模态对比学习提升EEG情感识别的跨领域泛化能力，实现跨受试者和跨时间的高准确率
Comments Accepted by IEEE ICASSP 2026
缩放歧义：通过音频-语言模型增强语音情感识别中的人工标注
机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 本文通过音频-语言模型生成合成标注，提升语音情感识别中模糊情感的真实分布可靠性，实验表明合成标注在低歧义区域效果显著，但高歧义情况需进一步优化。
Comments Accepted by ICASSP 2026
D³-预测器：无噪声确定性扩散用于密集预测
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院）
AI总结 D³-预测器通过无噪声确定性扩散模型解决密集预测中随机噪声导致的几何结构破坏问题，实现高效且高质量的密集预测性能。
图表示学习的综述：连接图结构与大语言模型
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Southern Queensland（南方昆士兰大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 本文综述了量化图表示学习，探讨了其与大语言模型的整合方法及未来研究方向。
通过主动回顾学习实现大语言模型长上下文理解的鲁棒性
机构 * School of Microelectronics（微电子学院） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 本文提出主动回顾学习方法，通过生成和利用回顾性总结提升大语言模型对长上下文的理解能力，在RULER和LongBench上分别取得26.8%和9.44%的提升。
Comments 5 pages
通过多智能体指令细化实现高效的稳健语言情绪诊断以促进心理健康
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； Saw Swee Hock School of Public Health, National University of Singapore（Saw Swee Hock 公共卫生学院，新加坡国立大学）
AI总结 APOLO通过多智能体协作优化提示空间，提升语言情绪诊断的效率与鲁棒性，适用于心理健康领域的可信LLM应用。
通过渐进奖励塑造与基于价值的采样策略优化增强代理强化学习
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fliggy Alibaba（阿里飞猪）
AI总结 本文提出PRS和VSPO技术，通过渐进奖励塑造和基于价值的采样策略优化，提升代理强化学习在复杂推理任务中的性能与稳定性。
AgentAsk: 多智能体系统需要提问
机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 AgentAsk通过边缘级澄清模块提升多智能体系统准确性，减少误差传播，提高任务效率与性能。
P2L-CA：一种适用于无回放多标签类增量学习的有效参数调节框架
机构 * Faculty of Computility Microelectronics, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学计算微电子学院） ； College of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） ； College of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院）
AI总结 P2L-CA通过结合Prompt-to-Label模块和连续适配器模块，提出了一种参数高效的多标签类增量学习框架，有效解决特征混淆和领域差异问题，实现高性能与低开销的平衡。
Comments 12 pages, 5 figures
ErrEval: 通过显式诊断实现的问题生成的误差感知评估
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； School of Continuing Education, Xi’an Jiaotong University（继续教育学院，西安交通大学） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, Xi’an（陕西省大数据知识工程重点实验室，西安） ； Test center, National University of Defense Technology（测试中心，国防科技大学）
AI总结 ErrEval通过显式诊断机制改进问题生成评估，有效识别并纠正事实性幻觉和答案不匹配等缺陷，提升评估与人类判断的一致性。
我们需要一个更稳健的分类器：双因果学习赋能领域增量时间序列分类
机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学软件学院）
AI总结 本文提出双因果学习框架DualCD，通过解耦因果特征与虚假特征，提升领域增量时间序列分类的鲁棒性。
Comments This paper has been accepted for publication at ACM WWW 2026
RTV-Bench: 通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理进行基准测试
机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； XJTU（西安交通大学） ； SDU（山东大学） ； CityU（城市大学） ； HUST（华中科技大学）
AI总结 RTV-Bench通过实时视频对多模态大语言模型的连续感知、理解和推理能力进行细粒度基准测试，揭示了实时模型在长时段视频处理中的性能优势与局限。
Comments Accepted by NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track;
$A^3$-Bench：通过锚点和吸引子激活进行记忆驱动科学推理的基准测试
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 $A^3$-Bench通过双尺度记忆驱动激活机制，评估科学推理中的记忆利用效果，揭示记忆激活对推理性能的影响。
MAXS: 基于LLM代理的元适应性探索
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 MAXS通过元适应性探索框架提升LLM代理在多工具推理中的全局有效性和计算效率。
MobiDiary: 带可穿戴设备和无线信号的自回归动作描述
机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院）
AI总结 MobiDiary通过自回归机制从可穿戴设备和无线信号生成自然语言动作描述，实现跨模态的高效活动识别。
Comments Under Review
OS-Symphony: 一个用于鲁棒且通用计算机使用代理的综合框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
AI总结 OS-Symphony通过反思记忆代理和多功能工具代理，提升计算机使用代理在长周期任务和新领域中的鲁棒性和泛化能力。
Comments 31 pages, 11 figures, 12 tables
Jailbreak-AudioBench: 对大型音频语言模型中 jailbreak 威胁的深入评估与分析
机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Oxford（牛津大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Beijing University of Technology（北京理工大学）
AI总结 Jailbreak-AudioBench 通过构建工具箱、数据集和基准，深入评估大型音频语言模型中 jailbreak 威胁，并促进安全防护机制的发展。
MedEinst：通过反事实差异诊断基准测试医疗大语言模型中的Einstellung效应
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Renmin University of China（中国人民大学）
AI总结 MedEinst通过反事实差异诊断基准测试，揭示医疗大语言模型中的Einstellung效应，并提出ECR-Agent提升循证医学标准。
Comments 19 pages, 7 figures
GlobalPaint: 基于全局特征引导的时空一致视频外推
机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 GlobalPaint提出一种基于扩散的视频外推框架，通过增强的空间-时间模块和全局特征引导，提升视频外推的时空一致性与重建质量。
SketchVL：通过细粒度信用分配进行政策优化以实现图表理解和更多
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, China（计算机科学与技术学院，西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, China（教育部KLINNS实验室，西安交通大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京）
AI总结 SketchVL通过细粒度信用分配优化，提升多模态大语言模型在图表理解和多领域推理中的性能。
真相的 facade：揭示并缓解 LLM 对欺骗性证据的易感性
机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan University（云南大学）
AI总结 本文提出 MisBelief 框架揭示 LLM 对复杂欺骗性证据的脆弱性，并提出 DIS 机制缓解这一问题，提升模型对误导性证据的抵御能力。
AgenticMath: 通过基于代理的数学数据生成增强LLM推理
机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
AI总结 AgenticMath通过基于代理的数学数据生成方法，提升LLM在数学推理任务上的性能。
Comments 8 pages
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