Fudan University（复旦大学）

AdaptOVCD: Training-Free Open-Vocabulary Remote Sensing Change Detection via Adaptive Information Fusion

AdaptOVCD: 无需训练的开放词汇遥感变化检测 via 自适应信息融合

Mingyu Dou, Shi Qiu, Ming Hu, Yifan Chen, Huping Ye, Xiaohan Liao, Zhe Sun

机构 * Key Laboratory of Spectral Imaging Technology CAS, Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences (CAS)（光谱成像技术重点实验室、光学与精密机械研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS（资源与环境信息系统国家重点实验室、地理科学与自然资源研究所、中国科学院） ； Key Laboratory of Low Altitude Geographic Information and Air Route, CAAC（低空地理信息与航线重点实验室、民航局） ； School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University（人工智能、光学与电子学院（iOPEN），西北工业大学） 纠错

AI总结 AdaptOVCD通过自适应信息融合实现无需训练的开放词汇遥感变化检测，有效缓解误差传播并提升检测性能。

Evaluating an evidence-guided reinforcement learning framework in aligning light-parameter large language models with decision-making cognition in psychiatric clinical reasoning

评估一种证据引导的强化学习框架在对齐光参数大语言模型与精神科临床推理决策认知中的作用

Xinxin Lin, Guangxin Dai, Yi Zhong, Xiang Li, Xue Xiao, Yixin Zhang, Zhengdong Wu, Yongbo Zheng, Runchuan Zhu, Ming Zhao, Huizi Yu, Shuo Wu, Jun Zhao, Lingming Hu, Yumei Wang, Ping Yin, Joey W. Y. Chan, Ngan Yin Chan, Sijing Chen, Yun Kwok Wing, Lin Lu, Xin Ma, Lizhou Fan

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shatin, N.T., Hong Kong SAR, China（香港中文大学） ； Shandong University, Jinan, China（山东大学） ； Peking University Sixth Hospital, Beijing, China（北京大学第六医院） ； Inspur Cloud Information Technology Co., Ltd., Jinan, China（Inspur 云技术有限公司） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） ； Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University, Jinan, China（山东第一医科大学附属山东省人民医院） ； Jilin University, Changchun, China（吉林大学） ； Hong Kong ICI Cloud Service Limited, Hong Kong SAR, China（香港ICI云服务有限公司） ； Shandong First Medical University, Jinan, China（山东第一医科大学） 纠错

AI总结 本研究提出ClinMPO框架，通过证据引导的强化学习使轻量LLM在复杂精神病学推理任务中达到超越人类的准确率。

Comments 21 pages, 8 figures

FMBench: Adaptive Large Language Model Output Formatting

FMBench: 自适应大语言模型输出格式化

Yaoting Wang, Yun Zhou, Henghui Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 FMBench通过结合监督微调和强化学习微调，提升大语言模型在Markdown格式化任务中的语义和结构准确性。

Dynamic Vocabulary Pruning: Stable LLM-RL by Taming the Tail

动态词汇剪枝：通过驯服尾部实现稳定的LLM强化学习

Yingru Li, Jiawei Xu, Jiacai Liu, Yuxuan Tong, Ziniu Li, Tianle Cai, Ge Zhang, Qian Liu, Baoxiang Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 动态词汇剪枝通过限制RL目标到安全词汇，减少尾部token的偏置误差，从而实现稳定的大语言模型强化学习。

OpenDeception: Learning Deception and Trust in Human-AI Interaction via Multi-Agent Simulation

OpenDeception: 通过多智能体模拟学习人类-人工智能交互中的欺骗与信任

Yichen Wu, Qianqian Gao, Xudong Pan, Geng Hong, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 OpenDeception通过多智能体模拟评估人类-人工智能交互中的欺骗与信任风险，利用场景基准、意图网络和信任网络，识别高风险对话并提前预警。