Tsinghua University（清华大学）

Environmental Injection Attacks against GUI Agents in Realistic Dynamic Environments

针对现实动态环境中的GUI代理的环境注入攻击

Yitong Zhang, Ximo Li, Liyi Cai, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文提出Chameleon框架，通过LLM驱动的环境模拟和注意力黑洞机制，有效暴露GUI代理在动态环境中的隐藏漏洞。

MetaSICL: Globalizing Auditory LLMs for Underserved Speakers and Languages via Meta Speech In-Context Learning

MetaSICL: 通过元语音上下文学习适应听觉大语言模型

Haolong Zheng, Siyin Wang, Zengrui Jin, Mark Hasegawa-Johnson

机构 * University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出MetaSICL方法，利用高资源语音数据通过元学习增强听觉大语言模型的上下文学习能力，在低资源场景下优于直接微调。

Omni-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Audio-Visual Large Language Models

Omni-SafetyBench：视听大语言模型安全评估基准

Leyi Pan, Zheyu Fu, Yunpeng Zhai, Shuchang Tao, Sheng Guan, Shiyu Huang, Lingzhe Zhang, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Felix Henry, Aiwei Liu, Lijie Wen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Peking University（北京大学） ； OpenRL Lab（OpenRL实验室） 纠错

AI总结 研究针对现有OLLM安全基准的不足，构建Omni-SafetyBench基准，提出定制化评估指标，发现多数OLLM存在安全漏洞，为该领域研究提供重要支撑。

Comments ACM MM 2026 (Oral)

Reasoning Meets Personalization: Unleashing the Potential of Large Reasoning Model for Personalized Generation

推理与个性化结合：释放大型推理模型在个性化生成中的潜力

Sichun Luo, Guanzhi Deng, Jian Xu, Zerui Yang, Xiaojie Zhang, Hanxu Hou, Linqi Song

机构 * Dongguan University of Technology（东莞理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

AI总结 本研究针对大型推理模型在个性化任务中存在的局限，提出强化推理框架及相关机制，经实验验证其性能显著优于现有技术。