The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

ACR: Adaptive Context Refactoring via Context Refactoring Operators for Multi-Turn Dialogue

ACR: 通过上下文重构运算符进行多轮对话的自适应上下文重构

Jiawei Shen, Jia Zhu, Hanghui Guo, Weijie Shi, Yue Cui, Qingyu Niu, Guoqing Ma, Yidan Liang, Jingjiang Liu, Yiling Wang, Shimin Di, Jiajie Xu

机构 * Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Soochow University（苏州大学） 纠错

AI总结 ACR通过动态上下文重构运算符和教师指导的自我进化训练范式，有效缓解多轮对话中的上下文惯性和状态漂移问题，提升对话性能并降低令牌消耗。

Reinforcement Learning of Large Language Models for Interpretable Credit Card Fraud Detection

基于大语言模型的强化学习在可解释性信用卡欺诈检测中的应用

Cooper Lin, Yanting Zhang, Maohao Ran, Wei Xue, Hongwei Fan, Yibo Xu, Zhenglin Wan, Sirui Han, Yike Guo, Jun Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出利用强化学习后训练轻量级语言模型，以提高信用卡欺诈检测的可解释性和准确性。

Crisis-Bench: Benchmarking Strategic Ambiguity and Reputation Management in Large Language Models

Crisis-Bench: 大型语言模型中战略模糊与声誉管理的基准测试

Cooper Lin, Maohao Ran, Yanting Zhang, Zhenglin Wan, Hongwei Fan, Yibo Xu, Yike Guo, Wei Xue, Jun Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

AI总结 Crisis-Bench通过多智能体POMDP评估LLM在高风险企业危机中的战略模糊与声誉管理能力，揭示模型在信息隐瞒与道德约束间的平衡问题。

AlgBench: To What Extent Do Large Reasoning Models Understand Algorithms?

AlgBench: 大型推理模型对算法的理解程度有多高？

Henan Sun, Kaichi Yu, Yuyao Wang, Bowen Liu, Xunkai Li, Rong-Hua Li, Nuo Chen, Jia Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 AlgBench通过算法为中心的基准测试揭示大型推理模型在算法理解上的性能差异和局限性。

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360DVO: Deep Visual Odometry for Monocular 360-Degree Camera

360DVO：单目360度相机的深度视觉里程计

Xiaopeng Guo, Yinzhe Xu, Huajian Huang, Sai-Kit Yeung

机构 * Division of Integrative Systems and Design, Hong Kong University of Science and Technology（整合系统与设计系，香港科学与技术大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Ocean Science, Hong Kong University of Science and Technology（海洋科学系，香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 360DVO通过深度学习方法提升单目360度相机在复杂环境下的视觉里程计鲁棒性和精度。

Comments 12 pages. Received by RA-L

DynaGen: Unifying Temporal Knowledge Graph Reasoning with Dynamic Subgraphs and Generative Regularization

DynaGen：将动态子图与生成正则化统一用于时序知识图谱推理

Jiawei Shen, Jia Zhu, Hanghui Guo, Weijie Shi, Guoqing Ma, Yidan Liang, Jingjiang Liu, Hao Chen, Shimin Di

机构 * Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tencent（腾讯） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 DynaGen通过动态子图和生成正则化统一了时序知识图谱推理，提升插值和外推任务的性能。

Exploring the Vulnerabilities of Federated Learning: A Deep Dive into Gradient Inversion Attacks

探索联邦学习的漏洞：深入分析梯度反向攻击

Pengxin Guo, Runxi Wang, Shuang Zeng, Jinjing Zhu, Haoning Jiang, Yanran Wang, Yuyin Zhou, Feifei Wang, Hui Xiong, Liangqiong Qu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Department of Mathematics, The University of Hong Kong（数学系，香港大学） ； Thrust of Artificial Intelligence, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（人工智能推动学院，香港科学与技术大学（广州）） ； Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology（电子与电气工程系，南方科技大学） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, Santa Cruz（计算机科学与工程系，加州大学圣克鲁兹分校） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电子与电气工程系，香港大学） ； Materials Innovation Institute for Life Sciences and Energy (MILES), HKU-SIRI（生命科学与能源材料创新研究所（MILES），HKU-SIRI） 纠错

AI总结 本文系统分析了联邦学习中梯度反向攻击的三种类型，揭示了其性能、实用性及威胁因素，并提出三阶段防御策略以增强隐私保护。

Comments Accepted by IEEE TPAMI

AtomThink: Multimodal Slow Thinking with Atomic Step Reasoning

AtomThink: 多模态慢思考与原子步骤推理

Kun Xiang, Zhili Liu, Terry Jingchen Zhang, Yinya Huang, Yunshuang Nie, Kaixin Cai, Yiyang Yin, Runhui Huang, Hanhui Li, Yihan Zeng, Yu-Jie Yuan, Jianhua Han, Lanqing Hong, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿纬智能科技有限公司） 纠错

AI总结 AtomThink通过引入原子步骤推理，提升多模态大语言模型的推理性能和效率。

Comments TPAMI accepted

DQ-LoRe: Dual Queries with Low Rank Approximation Re-ranking for In-Context Learning

DQ-LoRe：双查询与低秩近似重排序用于上下文学习

Jing Xiong, Zixuan Li, Chuanyang Zheng, Zhijiang Guo, Yichun Yin, Enze Xie, Zhicheng Yang, Qingxing Cao, Haiming Wang, Xiongwei Han, Jing Tang, Chengming Li, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； MBZUAI ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学） ； DarkMatter AI Research（DarkMatter AI研究） 纠错

AI总结 DQ-LoRe通过双查询与低秩近似重排序方法提升GPT-4上下文学习性能，实现94.2%的性能提升。

Comments Accepted in ICLR 2024