Nanjing University（南京大学）

TempJail: Temporal Jailbreak Attacks against Image-to-Video Generation Models

TempJail：针对图像到视频生成模型的时序越狱攻击

Qi Lu, Zehui Guo, David Yuanda Gan, Zijing Li, Hengda Zhang, Weijun Xu, Qiankun Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间科学与工程学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出TempJail时序越狱框架，针对图像到视频生成模型的时序漏洞，通过分解恶意提示、受控潜在扰动等方式提升攻击成功率，在Kling等模型上获显著效果。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

AgentFold: Closed-Loop Agentic Search for Protein Folding Model Design

AgentFold：用于蛋白质折叠模型设计的闭环智能体搜索

Mingquan Liu, Jiangyu Chen, Hanqun Cao, Xujun Zhang, Pengsen Ma, Xiangru Tang, Shuting Jin, Zhuo Yang, Annie Zheng, Tianfan Fu, Fang Wu, Xiangxiang Zeng

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 AgentFold是将蛋白质折叠模型开发转化为闭环搜索的多智能体框架，以ESMFold为起点，通过MCTS策略分配计算资源，在匹配预算下较Codex提案提升lDDT 7.5%，优于随机搜索。

Mind-VLA: Instruction-Aware Spatial Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

Mind-VLA：面向视觉-语言-动作模型的指令感知空间表示对齐方法

Xingyu Ding, Yuzhong Zhao, Yang Wu, Chunhai Zhao, Chaoyang Zhao, Yifan Zhang, Jian Cheng

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文针对现有VLA方法忽略指令指定目标物体3D几何的问题，提出Mind-VLA方法，通过对齐目标物体相关特征实现指令感知3D理解，在LIBERO、CALVIN及真实机器人遮挡任务上性能显著优于基线。

Comments 9 pages, 4 figures

CRAM: Centroid-Routing and Adaptive MoE for Multimodal Continual Instruction Tuning

CRAM：面向多模态持续指令调优的质心路由与自适应MoE

Jun-Tao Tang, Zhen-Hao Xie, Yu-Cheng Shi, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出CRAM方法，通过将任务特定模式隔离到独立模块、自适应秩实例化动态分配参数、质心路由激活现有专家以及正交惩罚约束更新方向，解决了多模态持续指令调优中任务竞争导致遗忘和参数效率低下的问题。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference). Code is available at this https URL (https://github.com/LAMDA-CL/EMNLP2026-CRAM)

Understanding and Enforcing Weight Disentanglement in Task Arithmetic

理解并强制任务算术中的权重解耦

Shangge Liu, Yuehan Yin, Lei Wang, Qi Fan, Yinghuan Shi, Wenbin Li, Yang Gao, Dacheng Tao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； University of Wollongong, Australia（沃林根大学，澳大利亚） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 本文提出Task-Feature Specialization（TFS）作为权重解耦的根本原理，通过促进权重向量的正交性，提出OrthoReg正则化方法以提升任务算术方法的性能。

Comments CVPR 2026 Oral

DeferredSeg:A Multi-Expert Deferral Framework for Medical Image Segmentation

DeferredSeg: 一种多专家延迟框架用于可信的医学图像分割

Qiuyu Tian, Haoliang Sun, Yunshan Wang, Yinghuan Shi, Yilong Yin

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Department of Clinical Laboratory, Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University（山东第一医科大学附属山东省人民医院临床检验科） ； School of Computer Science and Technology, Nanjing University（南京大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 DeferredSeg通过引入延迟感知分割框架，在医学图像分割中实现人机协作，通过动态路由和损失函数提升分割可靠性，优于基线方法。

Comments Accepted by Pattern Recognition