University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

Now You Hear Me: Audio Narrative Attacks Against Large Audio-Language Models

现在你能听见我：对抗大型音频-语言模型的音频叙述攻击

Ye Yu, Haibo Jin, Yaoning Yu, Jun Zhuang, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Boise State University（博伊西州立大学） 纠错

AI总结 研究提出了一种音频叙述攻击，通过在叙述式音频流中嵌入非法指令，成功绕过大型音频-语言模型的安全机制，验证了语音接口安全性的关键挑战。

Comments to be published at EACL 2026 main conference

Generative quantum machine learning via denoising diffusion probabilistic models

通过去噪扩散概率模型实现生成量子机器学习

Bingzhi Zhang, Peng Xu, Xiaohui Chen, Quntao Zhuang

机构 * Department of Physics and Astronomy, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA（物理与天文学系，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA（明斯赫电气与计算机工程系，南加州大学） ； Department of Statistics, University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, Illinois 61820, USA（统计系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Mathematics, University of Southern California, Los Angeles, California 90089, USA（数学系，南加州大学） 纠错

AI总结 本文提出量子去噪扩散概率模型（QuDDPM），通过引入中间训练任务和多层电路结构，实现高效训练的量子数据生成学习，适用于相关量子噪声模型、量子多体相和拓扑结构学习。

Comments 5+10 pages, 16 figures. PRL accepted version. Code available at: https://github.com/francis-hsu/quantgenmdl

Journal ref Phys. Rev. Lett. 132, 100602 (2024)

Scalable Batch Correction for Cell Painting via Batch-Dependent Kernels and Adaptive Sampling

通过批次依赖核和自适应采样实现细胞染色的可扩展批校正

Aditya Narayan Ravi, Snehal Vadvalkar, Abhishek Pandey, Ilan Shomorony

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

AI总结 BALANS通过局部亲和力和自适应采样实现细胞染色数据的高效批次校正，提升大规模数据处理效率并保持校正质量。

Comments 40 pages, many figures

BibAgent: An Agentic Framework for Traceable Miscitation Detection in Scientific Literature

BibAgent: 一种用于科学文献中可追溯的误引检测代理框架

Peiran Li, Fangzhou Lin, Shuo Xing, Xiang Zheng, Xi Hong, Siyuan Yang, Jiashuo Sun, Zhengzhong Tu, Chaoqun Ni

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 BibAgent是一种用于科学文献中可追溯误引检测的代理框架，通过整合检索、推理和自适应证据聚合，实现高效且透明的引文验证。

Zero-Shot Open-Schema Entity Structure Discovery

零样本开放模式实体结构发现

Xueqiang Xu, Jinfeng Xiao, James Barry, Mohab Elkaref, Jiaru Zou, Pengcheng Jiang, Yunyi Zhang, Max Giammona, Geeth de Mel, Jiawei Han

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） ； IBM Research（IBM研究院） ； IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出零样本开放模式实体结构发现方法，通过充实、细化和统一机制提升大语言模型提取完整实体结构的能力。

Comments EACL 2026 camera-ready

Studying the Soupability of Documents in State Space Models

研究状态空间模型中文档的可合并性

Yasaman Jafari, Zixian Wang, Leon Bergen, Taylor Berg-Kirkpatrick

机构 * Department of Computer Science, University of California San Diego, San Diego, CA, USA（加州大学圣地亚哥分校计算机科学系） ； University of Illinois Urbana-Champaign, Champaign, IL, USA（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出文档融合方法，通过模块化编码提升状态空间模型在多跳问答、稀疏检索等任务中的性能，实现高效推理。