Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Parameter-Efficient Fine-Tuning of LLMs with Mixture of Space Experts

使用混合空间专家进行大语言模型的参数高效微调

Buze Zhang, Jinkai Tao, Zilang Zeng, Neil He, Ali Maatouk, Menglin Yang, Rex Ying

机构 * Yale university（耶鲁大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Central University of Finance（中央财经大学） 纠错

AI总结 本文提出MoSLoRA，通过混合多种几何空间提升大语言模型的参数高效微调效果，实验显示在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments 15 pages, 11 figures

FloCA: Towards Faithful and Logically Consistent Flowchart Reasoning

FloCA: 向忠实且逻辑一致的流程图推理迈进

Jinzi Zou, Bolin Wang, Liang Li, Shuo Zhang, Nuo Xu, Junzhou Zhao

机构 * MoE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, P. R. China（西安交通大学） ； China Mobile Group Shaanxi Co., Ltd.（中国移动集团陕西公司） 纠错

AI总结 FloCA通过结合LLM和外部工具实现流程图推理，解决现有方法在流程图拓扑表示和幻觉问题上的不足，提升对话系统的准确性和一致性。

Lorica: A Synergistic Fine-Tuning Framework for Advancing Personalized Adversarial Robustness

Lorica：一种协同微调框架，用于提升个性化对抗鲁棒性

Tianyu Qi, Lei Xue, Yufeng Zhan, Xiaobo Ma

机构 * School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Automation, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自动化学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络安全工程学院） 纠错

AI总结 Lorica提出一种协同微调框架，通过两阶段过程实现个性化对抗鲁棒性提升，显著提高通信效率和模型准确率。

Comments Accepted by the ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) 2025

Meningioma Analysis and Diagnosis using Limited Labeled Samples

利用有限标注样本进行脑膜瘤分析与诊断

Jiamiao Lu, Wei Wu, Ke Gao, Ping Mao, Weichuan Zhang, Tuo Wang, Lingkun Ma, Jiapan Guo, Zanyi Wu, Yuqing Hu, Changming Sun

机构 * Shaanxi University of Science and Technology（陕西科技大学） ； Department of Neurosurgery, The First Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University（西安交通大学第一附属医院神经外科） ； Department of Neurosurgery, The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University（福建医科大学第一附属医院神经外科） ； Department of Radiotherapy, University of Groningen, University Medical Center Groningen（格罗宁根大学放射治疗科，格罗宁根大学医学中心） ； Department of Nephrology, Chenggong Hospital Affiliated to Xiamen University（厦门大学附属晋江医院肾内科） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于特征融合和自适应权重的少样本脑膜瘤学习方法，通过引入新的MRI数据集验证了其在脑膜瘤分类中的优越性能。

Comments 19 pages,7 figures

MotionWeaver: Holistic 4D-Anchored Framework for Multi-Humanoid Image Animation

MotionWeaver: 一种面向多人形图像动画的总体4D锚定框架

Xirui Hu, Yanbo Ding, Jiahao Wang, Tingting Shi, Yali Wang, Guo Zhi Zhi, Weizhan Zhang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所（TeleAI）） 纠错

AI总结 MotionWeaver通过统一运动表示和4D锚定范式，实现多人形图像动画的高效生成与泛化。