University of Toronto（多伦多大学）

JavisDiT++: Unified Modeling and Optimization for Joint Audio-Video Generation

JavisDiT++：联合音频视频生成的统一建模与优化

Kai Liu, Yanhao Zheng, Kai Wang, Shengqiong Wu, Rongjunchen Zhang, Jiebo Luo, Dimitrios Hatzinakos, Ziwei Liu, Hao Fei, Tat-Seng Chua

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； HiThink Research（HiThink研究） ； University of Rochester（罗切斯特大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 JavisDiT++通过统一建模与优化方法，在联合音频视频生成任务中实现高质量的同步与语义对齐。

Comments Accepted by ICLR 2026. Homepage: https://JavisVerse.github.io/JavisDiT2-page

Accidental Vulnerability: Factors in Fine-Tuning that Shift Model Safeguards

意外漏洞：影响微调的因子

Punya Syon Pandey, Samuel Simko, Kellin Pelrine, Zhijing Jin

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； FAR AI（FAR人工智能公司） ； McGill University（麦吉尔大学） ； MILA（蒙特利尔人工智能研究院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（图宾根德国智能系统研究所） 纠错

AI总结 研究意外漏洞，揭示微调数据集特征对模型安全性和对抗鲁棒性的影响

Comments Second Conference of the International Association for Safe and Ethical Artificial Intelligence (IASEAI 2026)