Fudan University（复旦大学）

EWE: An Agentic Framework for Extreme Weather Analysis

EWE：极端天气分析的代理框架

Zhe Jiang, Jiong Wang, Xiaoyu Yue, Zijie Guo, Wenlong Zhang, Fenghua Ling, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 EWE是首个用于极端天气分析的智能代理框架，通过知识引导的规划和闭环推理实现自动化诊断，提供首个该领域基准测试，推动科学发现民主化进程。

Video Object Recognition in Mobile Edge Networks: Local Tracking or Edge Detection?

移动端边缘网络中的视频物体识别：局部跟踪还是边缘检测？

Kun Guo, Yun Shen, Xijun Wang, Chaoqun You, Yun Rui, Tony Q. S. Quek

机构 * School of Communications and Electronics Engineering, East China Normal University（电子信息工程学院，华东师范大学） ； School of Electronics and Information Technology, Sun Yat-sen University（电子信息技术学院，中山大学） ； School of Computer Science, Fudan University（计算机科学学院，复旦大学） ； Information Systems Technology and Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（信息系统技术与设计学院，新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 本文提出LTED-Ada算法，结合深度强化学习和联邦学习，在移动端边缘网络中实现自适应的视频物体识别，通过本地跟踪与边缘检测的动态决策提升识别效率与准确性。

Adversarial Attack-Defense Co-Evolution for LLM Safety Alignment via Tree-Group Dual-Aware Search and Optimization

对抗攻击-防御共演进用于LLM安全对齐的树组双感知搜索与优化

Xurui Li, Kaisong Song, Rui Zhu, Pin-Yu Chen, Haixu Tang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Yale University（耶鲁大学） ； IBM Research AI（IBM人工智能研究） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

AI总结 ACE-Safety通过树组双感知搜索与优化，共同优化攻击与防御模型，提升LLM的安全对齐能力。