Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Voices Across Registers: Corpus-Conditioned Vernacular Jailbreaks against Aligned LLMs via Fanfiction Subgenres

分布外声音：同人小说子类型作为对齐LLM的通用白话越狱

Zhongze Luo, Ruihe Shi, Zhenshuai Yin, Haoyue Liu, Weixuan Wan, Xiaoying Tang

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； The Shenzhen Future Network of Intelligence Institute (FNii-Shenzhen)（深圳未来网络智能研究院） ； The Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence（广东省未来网络智能重点实验室） ； School of Microelectronics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学微电子学院） 纠错

AI总结 本文发现安全训练覆盖不足的自然人类写作语域是对齐LLM的真正失败模式，并提出首个利用真实同人小说子类型作为通用攻击载体的越狱方法，显著提升攻击成功率。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Main Conference, 25 pages

Generalist Graph Anomaly Detection via Prototype-Based Distillation

基于原型蒸馏的通才图异常检测

Yiming Xu, Zihan Chen, Zhen Peng, Song Wang, Bin Shi, Bo Dong, Chao Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, Xi'an, China（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； University of Virginia, Charlottesville, USA（弗吉尼亚大学） ； University of Central Florida, Orlando, USA（佛罗里达大学） ； School of Distance Education, Xi’an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学继续教育学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学网络安全学院） 纠错

AI总结 提出首个无监督通才图异常检测框架ProMoS，通过知识蒸馏从冻结的自监督图神经网络教师模型中提取正常性先验，并利用原型引导的软标签蒸馏实现跨图零样本异常检测。

Comments Accepted by ICML 2026

Diverse via bounded Agreement: Geometric Regularization for Multimodal Fusion

通过有界一致性实现多样性：多模态融合的几何正则化

Zixuan Xia, Hao Wang, Pengcheng Weng, Yanyu Qian, Yangxin Xu, William Dan, Fei Wang

机构 * Department of Informatics University of Bern（伯尔尼大学信息学院） ； College of Computing and Data Science Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Software Engineering Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） 纠错

AI总结 提出一种轻量级即插即用的几何正则化框架，通过有界一致性原则在保持模态特异多样性的同时约束跨模态漂移，提升多模态融合性能。

CF-VLA: Efficient Coarse-to-Fine Action Generation for Vision-Language-Action Policies

CF-VLA：面向视觉-语言-动作策略的高效粗到细动作生成

Fan Du, Feng Yan, Jianxiong Wu, Xinrun Xu, Weiye Zhang, Weinong Wang, Yu Guo, Bin Qian, Zhihai He, Fei Wang, Heng Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； United Nova Technology（联合Nova技术） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出CF-VLA，通过粗到细两阶段方法优化视觉-语言-动作策略的动作生成，提升效率与性能，在低NFE条件下实现更优的效率-性能平衡。

Comments Accepted to ACM Multimedia (ACM MM) 2026 as an Oral Presentation

Scoring, Reasoning, and Selecting the Best! Ensembling Large Language Models via a Peer-Review Process

评分、推理与选择最佳！通过同行评审过程进行大型语言模型的集成

Zhijun Chen, Zeyu Ji, Qianren Mao, Hao Wu, Jinhuan Song, Junhang Cheng, Bangjie Qin, Zhuoran Li, Jingzheng Li, Kai Sun, Zizhe Wang, Yikun Ban, Zhu Sun, Xiangyang Ji, Hailong Sun, Xiao Huang

机构 * Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Laboratory, Beijing, China（中关村实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 本文提出LLM-PeerReview方法，通过同行评审机制集成多个大型语言模型，提升响应质量。实验显示其在多个数据集上优于Smoothie-Global，适用于事实性问答、数学推理等任务。

SpecPV: Improving Self-Speculative Decoding for Long-Context Generation via Partial Verification

SpecPV：通过部分验证改进长上下文生成的自我推测解码

Zhendong Tan, Xingjun Zhang, Chaoyi Hu, Junjie Peng, Kun Xia

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（计算机科学与技术学院，西安交通大学，西安，中国） 纠错

AI总结 SpecPV通过部分验证和周期性完整验证提升长上下文生成效率，实现6倍解码加速