Fudan University（复旦大学）

SAM3-DMS: Decoupled Memory Selection for Multi-target Video Segmentation of SAM3

SAM3-DMS：解耦记忆选择用于SAM3的多目标视频分割

Ruiqi Shen, Chang Liu, Henghui Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） 纠错

AI总结 SAM3-DMS通过解耦记忆选择提升多目标视频分割的鲁棒性和稳定性，尤其在高密度目标场景中表现更优。

Comments Code: https://github.com/FudanCVL/SAM3-DMS

What Do LLM Agents Know About Their World? Task2Quiz: A Paradigm for Studying Environment Understanding

LLM代理对其世界的了解程度如何？Task2Quiz：一种研究环境理解的范式

Siyuan Liu, Hongbang Yuan, Xinze Li, Ziyue Zhu, Yixin Cao, Yu-Gang Jiang

机构 * School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文提出Task2Quiz范式，通过评估代理对环境的理解能力，揭示任务成功与环境理解之间的差异，并指出主动探索和细粒度状态表示是提升自主代理泛化能力的关键瓶颈。

Terminally constrained flow-based generative models from an optimal control perspective

从最优控制视角出发的终端约束流基生成模型

Weiguo Gao, Ming Li, Qianxiao Li

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学学院） ； Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics（上海当代应用数学重点实验室） ； Department of Mathematics and Institute for Functional Intelligent Materials（数学系和功能智能材料研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 TOCFlow从最优控制视角提出一种几何感知的采样方法，通过终端共动框架实现二阶曲率效应捕捉，提升约束满足性能。

Comments 59 pages, 9 figures

BARL: Bilateral Alignment in Representation and Label Spaces for Semi-Supervised Volumetric Medical Image Segmentation

BARL：表示空间和标签空间的双侧对齐用于半监督体积医学图像分割

Shujian Gao, Yuan Wang, Zekuan Yu

机构 * College of Biomedical and Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学与工程学院） ； ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学浙大-UIUC研究院） 纠错

AI总结 BARL通过双侧对齐表示空间和标签空间，提升半监督体积医学图像分割的性能。

Comments 14 pages, 5 figures

PediaMind-R1: A Temperament-Aware Language Model for Personalized Early Childhood Care Reasoning via Cognitive Modeling and Preference Alignment

PediaMind-R1: 一种基于气质的个性化婴幼儿护理推理语言模型：通过认知建模与偏好对齐

Zihe Zhang, Can Zhang, Yanheng Xu, Xin Hu, Jichao Leng

机构 * School of Future Information and Innovation, Fudan University（未来信息与创新学院，复旦大学） ； Corporate Research, Bosch (China) Investment Ltd.（博世（中国）投资有限公司研发部） 纠错

AI总结 PediaMind-R1通过整合认知建模与偏好对齐，实现基于婴幼儿气质的个性化护理推理。

Comments Accepted at EMNLP 2025 PALS Workshop (PALS: EXPLORING ACTIVE AND PASSIVE LLM PERSONALIZATION)

QueryIPI: Query-agnostic Indirect Prompt Injection on Coding Agents

QueryIPI: 针对编码代理的查询无关间接提示注入

Yuchong Xie, Zesen Liu, Mingyu Luo, Zhixiang Zhang, Kaikai Zhang, Yuanyuan Yuan, Zongjie Li, Ping Chen, Shuai Wang, Dongdong She

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 QueryIPI通过利用系统不变性与工具描述，实现对编码代理的查询无关间接提示注入，实验显示其在模拟代理中达到87%的成功率，揭示了现实中的安全风险。

Simulated Ensemble Attack: Transferring Jailbreaks Across Fine-tuned Vision-Language Models

模拟集成攻击：在微调视觉-语言模型之间转移劫持

Ruofan Wang, Xin Wang, Yang Yao, Juncheng Li, Xuan Tong, Xingjun Ma

机构 * Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） ； The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学） 纠错

AI总结 本文提出SEA框架，通过模拟微调过程中的参数变化，实现跨不同微调变体的高效劫持攻击，揭示了微调导致的局部参数位移对攻击有效性的影响。