Nanyang Technological University（南洋理工大学）

ReCCur: A Recursive Corner-Case Curation Framework for Robust Vision-Language Understanding in Open and Edge Scenarios

ReCCur：一种递归角落案例校准框架，用于开放和边缘场景中的鲁棒视觉-语言理解

Yihan Wei, Shenghai Yuan, Tianchen Deng, Boyang Lou, Enwen Hu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 ReCCur通过递归框架实现低计算量的角落案例校准，提升开放和边缘场景下的视觉-语言理解鲁棒性。

Tree of Preferences for Diversified Recommendation

偏好树用于多样化推荐

Hanyang Yuan, Ning Tang, Tongya Zheng, Jiarong Xu, Xintong Hu, Renhong Huang, Shunyu Liu, Jiacong Hu, Jiawei Chen, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出基于偏好树的多样化推荐方法，利用LLMs揭示用户未探索偏好，提升推荐多样性与相关性。

E$^2$AT: Multimodal Jailbreak Defense via Dynamic Joint Optimization for Multimodal Large Language Models

E$^2$AT: 通过动态联合优化实现多模态对抗防御

Liming Lu, Xiang Gu, Shuchao Pang, Siyuan Liang, Haotian Zhu, Xiyu Zeng, Xu Zheng, Yongbin Zhou

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, China（南京理工大学信息科学与工程学院） ； HKUST(GZ) and INSAIT, Sofia University St. Kliment Ohridski（香港科技大学（广州）及INSAIT，索菲亚大学圣克莱门特·奥赫里迪斯学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

AI总结 E$^2$AT通过动态联合优化提升多模态大语言模型对对抗攻击的鲁棒性，实验显示其在文本和图像模态上性能优于现有方法34%。