Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

WS-IMUBench: Can Weakly Supervised Methods from Audio, Image, and Video Be Adapted for IMU-based Temporal Action Localization?

WS-IMUBench: 音频、图像和视频中弱监督方法能否适应基于IMU的时序动作定位？

Pei Li, Jiaxi Yin, Lei Ouyang, Shihan Pan, Ge Wang, Han Ding, Fei Wang

机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 WS-IMUBench研究弱监督方法在IMU时序动作定位中的适应性，评估不同模态方法的转移效果，并提出改进方向。

Comments Under Review. 28 pages, 9 figures, 6 tables

$\textbf{AGT$^{AO}$}$: Robust and Stabilized LLM Unlearning via Adversarial Gating Training with Adaptive Orthogonality

AGT$^{AO}$：通过对抗门控训练与自适应正交性实现鲁棒且稳定的LLM反向学习

Pengyu Li, Lingling Zhang, Zhitao Gao, Yanrui Wu, Yuxuan Dong, Huan Liu, Bifan Wei, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, China（西安交通大学MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, China（陕西省大数据知识工程重点实验室） 纠错

AI总结 AGT$^{AO}$通过对抗门控训练与自适应正交性，实现LLM反向学习的鲁棒性和实用性平衡。

FSCA-Net: Feature-Separated Cross-Attention Network for Robust Multi-Dataset Training

FSCA-Net：用于鲁棒多数据集训练的特征分离交叉注意力网络

Yuehai Chen

机构 * School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（自动化科学与工程学院，西安交通大学） ； Institute for Low-Altitude Regulation, School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University（低空调控研究所，电子与信息工程学院，西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人工智能与机器人研究所，西安交通大学） 纠错

AI总结 FSCA-Net通过特征分离和交叉注意力机制，有效解决多数据集训练中的负迁移问题，实现跨数据集的鲁棒泛化。

Capabilities and Fundamental Limits of Latent Chain-of-Thought

潜在链式思维的能力与基本限制

Jiaxuan Zou, Yaozhong Xiong, Yong Liu

机构 * Department of Mathematics and Statistics, Xi'an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学系） ； Department of Artificial Intelligence, Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出潜在链式思维模型，揭示决策确定性对探索与执行的权衡影响，并通过理论分析和实验验证，证明课程学习在训练中的必要性。

ReLayout: Versatile and Structure-Preserving Design Layout Editing via Relation-Aware Design Reconstruction

ReLayout: 通过关系感知的设计重建实现多功能且结构保持的设计布局编辑

Jiawei Lin, Shizhao Sun, Danqing Huang, Ting Liu, Ji Li, Jiang Bian

机构 * Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 ReLayout通过关系感知设计重建实现多功能且结构保持的设计布局编辑，无需三元组数据，提升编辑质量和结构保持性。

Robust MLLM Unlearning via Visual Knowledge Distillation

通过视觉知识蒸馏实现鲁棒的多模态大语言模型去学习

Yuhang Wang, Zhenxing Niu, Haoxuan Ji, Guangyu He, Haichang Gao, Gang Hua

机构 * Xidian University, China（西安电子科技大学） ； XJTU University, China（西安交通大学） ； Amazon.com, USA（亚马逊公司） 纠错

AI总结 本文提出通过视觉知识蒸馏实现多模态大语言模型的鲁棒去学习，有效保留文本知识并提升效率。

FoMEMO: Towards Foundation Models for Expensive Multi-objective Optimization

FoMEMO：面向昂贵多目标优化的基础模型

Yiming Yao, Fei Liu, Liang Zhao, Xi Lin, Yilu Liu, Qingfu Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 FoMEMO提出一种基础模型，通过预训练合成数据提升昂贵多目标优化的泛化和优化性能，无需后续训练。

Quality-Diversity Optimization as Multi-Objective Optimization

质量-多样性优化作为多目标优化

Xi Lin, Ping Guo, Yilu Liu, Qingfu Zhang, Jianyong Sun

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 本文将质量-多样性优化重新表述为多目标优化问题，利用已有的多目标优化方法解决QD问题，并通过实验验证了其性能优势。

Representation Learning Enhanced Deep Reinforcement Learning for Optimal Operation of Hydrogen-based Multi-Energy Systems

基于表示学习的深度强化学习在氢基多能源系统最优运行中的应用

Zhenyu Pu, Yu Yang, Lun Yang, Qing-Shan Jia, Xiaohong Guan, Costas J. Spanos

机构 * School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（自动化科学与工程学院，西安交通大学） ； Center for Intelligent and Networked Systems, Department of Automation, BNRist, Tsinghua University（智能与网络化系统中心，自动化系，清华大学） ； Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California（电气工程与计算机科学系，加州大学） 纠错

AI总结 本文提出基于表示学习的深度强化学习框架，用于优化氢基多能源系统的运行，通过增强策略优化提升运行效率和安全性。

Comments 14 pages, 7 figures

PTCBENCH: Benchmarking Contextual Stability of Personality Traits in LLM Systems

PTCBENCH: 对LLM系统中人格特质情境稳定性的基准测试

Jiongchi Yu, Yuhan Ma, Xiaoyu Zhang, Junjie Wang, Qiang Hu, Chao Shen, Xiaofei Xie

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 PTCBENCH通过评估LLM在不同情境下的人格一致性，揭示外部事件对LLM人格和推理能力的影响，为构建更稳健的心理学对齐AI系统提供新视角。

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