Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Frame Guidance: Training-Free Guidance for Frame-Level Control in Video Diffusion Models

帧引导：基于帧级信号的无训练引导用于视频扩散模型的可控生成

Sangwon Jang, Taekyung Ki, Jaehyeong Jo, Jaehong Yoon, Soo Ye Kim, Zhe Lin, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国国立科学技术院） ； NTU Singapore（南洋理工大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 帧引导通过帧级信号实现无训练的视频生成控制，支持多种任务如关键帧引导、风格化和循环，无需训练即可生成高质量视频。

Comments ICLR 2026. Project page: https://frame-guidance-video.github.io/

ExpGuard: LLM Content Moderation in Specialized Domains

ExpGuard: 专门领域中的大语言模型内容审核

Minseok Choi, Dongjin Kim, Seungbin Yang, Subin Kim, Youngjun Kwak, Juyoung Oh, Jaegul Choo, Jungmin Son

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Financial Tech Lab, KakaoBank Corp（Kakao银行金融科技实验室） 纠错

AI总结 ExpGuard通过专门领域的大语言模型内容审核模型，有效提升对金融、医疗和法律领域有害内容的防御能力。

Comments ICLR 2026

ForestPersons: A Large-Scale Dataset for Under-Canopy Missing Person Detection

ForestPersons: 一个大规模数据集用于树冠下失踪人员检测

Deokyun Kim, Jeongjun Lee, Jungwon Choi, Jonggeon Park, Giyoung Lee, Yookyung Kim, Myungseok Ki, Juho Lee, Jihun Cha

机构 * Autonomous UAV Research Section, ETRI（ETRI自主无人机研究部） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST（KAIST人工智能研究生院） 纠错

AI总结 ForestPersons是一个大规模数据集，用于解决森林树冠下失踪人员检测的挑战，通过提供地面级和低空视角的图像和注释，提升无人机在搜索和救援任务中的人员检测能力。

Comments ICLR 2026 Accepted

A Neuropsychologically Grounded Evaluation of LLM Cognitive Abilities

基于神经心理学的大型语言模型认知能力评估

Faiz Ghifari Haznitrama, Faeyza Rishad Ardi, Alice Oh

机构 * School of Computing, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国科学技术院计算机科学学院） 纠错

AI总结 本文提出NeuroCognition基准测试，通过神经心理学测试评估LLM的认知能力，揭示其在图像和复杂任务上的不足，并展示其改进LLM的潜力。

Comments 26 pages, 2 figures, 16 tables