IJCAI

Attribution and Uncertainty Behavior of Learned Residual Gyro Correction for Gyro-Stellar Estimation

用于陀螺恒星估计的学习残差陀螺校正的归因与不确定性行为

Mariela De Lucas Álvarez, Melvin Laux, Arthur de Freitas Precht, Maurice Martin, Edoardo Caroselli, Frank Kirchner, Alexander Fabisch

机构 * Robotics Innovation Center, German Research Center for AI (DFKI GmbH)（机器人创新中心，德国人工智能研究中心（DFKI有限公司）） ； Airbus Defence and Space GmbH（空客防务与航天有限公司） 纠错

AI总结 研究基于深度学习的陀螺仪偏差校正框架的不确定性分解与可解释性，用一维卷积神经网络预测校正，通过模型集合估计认知不确定性，经实验揭示特定轴行为及扰动影响，表明两种不确定性协同良好，为状态估计和故障检测提供见解。

Comments 21 pages, 9 Figures, EASi-Explimed Workshop within IJCAI 2026

Explaining BiomedCLIP with Weighted Banzhaf Interactions Supported by Tree-Gram Parsing

用基于树图解析支持的加权班扎夫交互解释生物医学CLIP

Jakub Rymarski, Adam Rempała, Bartłomiej Sobieski, Przemysław Biecek

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Centre for Credible AI, Warsaw University of Technology（华沙理工大学可信人工智能中心） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型在医学任务中解释难的问题，引入ParseFIxLIP方法，将树图解析融入班扎夫交互博弈，通过smart_depth分组策略减轻概念碎片化，提升跨模态交互可解释性，为VLM决策提供医学领域相关见解。

Comments 12 pages, 13 figures. Accepted at EXPLIMED 2026 (Third Workshop on Explainable Artificial Intelligence for the medical domain), IJCAI-ECAI 2026

Context-Aware Concept Distillation for Trustworthy Flood Prediction

用于可靠洪水预测的上下文感知概念蒸馏

Eli Levinkopf, Efrat Morin, Claudia V. Goldman

机构 * School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Earth Sciences, The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学地球科学研究所） ； Hebrew University Business School, The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学商学院） 纠错

AI总结 针对深度学习模型‘黑箱’问题阻碍洪水预测信任度的挑战，提出上下文感知概念蒸馏框架CACD，引入无监督管道和残差超网络，经全球多流域评估，该模型高保真且优于黑箱基线，平衡了AI准确性与决策透明度。

Comments to be published in IJCAI 2026 proceedings

RM-Distiller: Exploiting Generative LLM for Reward Model Distillation

RM-Distiller: 利用生成式大语言模型进行奖励模型蒸馏

Hongli Zhou, Hui Huang, Wei Liu, Chenglong Wang, Xingyuan Bu, Lvyuan Han, Fuhai Song, Muyun Yang, Wenhao Jiang, Hailong Cao, Tiejun Zhao

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 RM-Distiller通过系统利用教师LLM的精炼、评分和生成能力，提升奖励模型蒸馏效果，首次系统性地探索了生成式LLM在奖励建模中的应用。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026

CLMASP: Coupling Large Language Models with Answer Set Programming for Robotic Task Planning

CLMASP：将大语言模型与答案集编程耦合用于机器人任务规划

Xinrui Lin, Yangfan Wu, Huanyu Yang, Yu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出CLMASP方法，结合大语言模型和答案集编程，解决机器人任务规划中计划落地问题，实验显示其执行率显著提升。

Comments 9 pages, accepted to IJCAI 2025 Main Track