Northeastern University（东北大学）

Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via In-Decoding Safety-Awareness Probing

通过解码过程中的安全意识探测防御大型语言模型的劫持攻击

Yinzhi Zhao, Ming Wang, Shi Feng, Xiaocui Yang, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * Northeastern University, China（东北大学） 纠错

AI总结 通过在解码过程中激活内在安全意识，提升大型语言模型对劫持攻击的防御能力。

Exo-Plore: Exploring Exoskeleton Control Space through Human-aligned Simulation

Exo-Plore：通过与人类对齐的模拟探索外骨骼控制空间

Geonho Leem, Jaedong Lee, Jehee Lee, Seungmoon Song, Jungdam Won

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Holiday Robotics（假日机器人） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 Exo-Plore通过神经机械模拟与深度强化学习优化髋部外骨骼辅助，无需真实人类实验，生成逼真步态数据并推广至病理性步态。

Comments 10 pages, 9 figures, ICLR 2026 accepted

HEAL: Learning-Free Source Free Unsupervised Domain Adaptation for Cross-Modality Medical Image Segmentation

HEAL：无学习源自由无监督领域适应用于跨模态医学图像分割

Yulong Shi, Jiapeng Li, Lin Qi

机构 * College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（医学与生物信息工程学院，东北大学，沈阳，中国） ； Key Laboratory of Medical Image Computing, Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, China（医学图像计算重点实验室，教育部，东北大学，沈阳，中国） ； Engineering Research Center of Medical Imaging and Intelligent Analysis, Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, China（医学影像与智能分析工程研究中心，教育部，东北大学，沈阳，中国） 纠错

AI总结 HEAL提出了一种新颖的源自由无监督领域适应框架，通过分层去噪、边引导选择、大小感知融合和无学习特征，实现跨模态医学图像分割的高性能表现。

Comments Accepted by The 36th British Machine Vision Conference (BMVC 2025)

Journal ref 36th British Machine Vision Conference (BMVC2025)

GraphGhost: Tracing Structures Behind Large Language Models

GraphGhost: 探索大型语言模型背后的结构

Xinnan Dai, Xianxuan Long, Chung-Hsiang Lo, Kai Guo, Shenglai Zeng, Dongsheng Luo, Jiliang Tang

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

AI总结 GraphGhost通过图分析揭示大型语言模型内部结构，捕捉推理过程中的关键节点与信息流，为理解模型决策提供新视角。

OMGEval: An Open Multilingual Generative Evaluation Benchmark for Large Language Models

OMGEval: 一种开放的多语言生成评估基准用于大型语言模型

Yang Liu, Meng Xu, Shuo Wang, Liner Yang, Haoyu Wang, Zhenghao Liu, Cunliang Kong, Yun Chen, Yang Liu, Maosong Sun, Erhong Yang

机构 * Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院） 纠错

AI总结 OMGEval是一个开放的多语言生成评估基准，通过提供多种语言的开放性问题，评估大型语言模型在不同文化背景下的能力，旨在提升多语言模型的性能。