University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Parser States Already Know: Structure-Conditioned KV Persistence for Structured Generation

解析器状态已掌握：面向结构化生成的结构感知KV持久化

Linze Wu, Xinrui Chen

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study（杭州高等研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对LLM结构化生成中KV压缩未利用结构信号的问题，提出PASK方法，通过解析器信号优化KV持久化，在Qwen3-4B上显著提升性能并降低资源消耗。

Comments Work in progress

CoRe-MoE: Compact Reusable MoE for Continual Multimodal Instruction Tuning

CoRe-MoE：用于持续多模态指令调优的紧凑可混合混合专家模型

Runze Liu, Naibin Gu, Mingxu Ai, Yuqing Li, Peng Fu, Zheng Lin, Weiping Wang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 针对持续多模态指令调优中 LoRA-MoE 参数开销大的问题，提出 CoRe-MoE 框架，通过复用方向基减少参数，在 MLLM 上性能提升达 5.90 点且参数仅为顺序 LoRA 的 1%。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

EvoHarmBench: Breaking Content Moderation with Iterative Human-Like Evasion

EvoHarmBench：通过类人迭代规避突破内容审核

Ruijie Jian, Benlei Cui, Ting Ma, Haidong Ding, Kangwei Liu, Ziwen Xu, Longtao Huang, Hui Xue, Ziqiang Zhu, Junjie Li, Haiwen Hong

机构 * Yuvion Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Yuvion团队） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 该研究提出首个动态对抗评估框架EvoHarmBench，针对5类违规229个语义子簇的5002个样本评估LLM审核模型，发现SOTA模型经12次迭代后规避成功率达80.3%，将推动内容安全评估转向动态模式。

Comments Accepted to the Findings of EMNLP 2026

LongGuard: Mechanistic Analysis and Training-Free Mitigation of Long-Context Failure in Safety Guardrails

LongGuard：针对安全护栏长上下文失效的机制分析与无训练缓解方案

Ziyang Chen, Xing Wu, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 本研究针对LLM安全护栏在长上下文下的失效问题，提出LongGuard框架，经机制分析后开发无训练缓解方案，在多基准测试中实现显著性能提升。