Zhejiang University（浙江大学）

Fine-tuning of lightweight large language models for sentiment classification on heterogeneous financial textual data

轻量级大语言模型在异构金融文本数据上的情感分类微调

Alvaro Paredes Amorin, Andre Python, Christoph Weisser

机构 * International Business School, Zhejiang University（浙江大学国际商务学院） ； Center for Data Science, Zhejiang University（浙江大学数据科学中心） ； Centre for Statistics, Georg-August-Universität Göttingen（哥廷根大学统计中心） 纠错

AI总结 本研究探讨了轻量级开源大语言模型在异构金融文本数据上的情感分类微调效果，发现Qwen3 8B和Llama3 8B在有限数据下表现优异。

LOOPRAG: Enhancing Loop Transformation Optimization with Retrieval-Augmented Large Language Models

LOOPRAG：通过检索增强的大语言模型增强循环变换优化

Yijie Zhi, Yayu Cao, Jianhua Dai, Xiaoyang Han, Jingwen Pu, Qingran Wu, Sheng Cheng, Ming Cai

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Institute of Administration（浙江行政研究院） ； Beijing ShenZhou Aerospace Software Technology Ltd.（北京神舟航天软件技术有限公司） 纠错

AI总结 LOOPRAG通过检索增强大语言模型提升循环变换优化效率，实现代码生成的准确性和性能提升。

Comments Accepted to ASPLOS 2026

UniVCD: A New Method for Unsupervised Change Detection in the Open-Vocabulary Era

UniVCD：面向开放词汇时代的无监督变化检测新方法

Ziqiang Zhu, Bowei Yang

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（航空宇航学院，浙江大学） 纠错

AI总结 UniVCD是一种基于冻结视觉基础模型的无监督开放词汇变化检测方法，通过轻量级多模态对齐实现高分辨率语义感知变化检测。

Comments 10 pages, 6 figures

Online-PVLM: Advancing Personalized VLMs with Online Concept Learning

在线-PVLM：通过在线概念学习推进个性化VLMs

Huiyu Bai, Runze Wang, Zhuoyun Du, Yiyang Zhao, Fengji Zhang, Haoyu Chen, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Xuejiao Zhao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

AI总结 Online-PVLM通过在线概念学习框架，实现个性化VLMs的高效实时适应，并提出OP-Eval基准评估其在现实场景中的性能。

Comments Work in Progress

EMNLP: Educator-role Moral and Normative Large Language Models Profiling

EMNLP: 教育者角色道德与规范大型语言模型画像

Yilin Jiang, Mingzi Zhang, Sheng Jin, Zengyi Yu, Xiangjie Kong, Binghao Tu

机构 * College of Education, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学教育学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； GuangHua Law School, ZheJiang University（浙江大学光华法学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出EMNLP框架，用于评估教育者角色LLM的伦理和心理一致性，通过构建88个教师特定道德困境，揭示教师角色LLM在道德推理和情感复杂情境中的表现差异。

Comments 29pages, 15 figures, Accepted by EMNLP Main Confrence

Sparse-Tuning: Adapting Vision Transformers with Efficient Fine-tuning and Inference

稀疏微调：通过高效微调和推理适应视觉变换器

Ting Liu, Xuyang Liu, Liangtao Shi, Zunnan Xu, Yue Hu, Siteng Huang, Yi Xin, Bineng Zhong, Donglin Wang

机构 * College of Systems Engineering and State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（系统工程学院和数字智能建模与仿真国家重点实验室，国防科技大学） ； College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University（电子信息工程学院，四川大学） ； Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data, Hefei University of Technology（大数据知识工程重点实验室，合肥工业大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（计算机科学与技术学院，浙江大学） ； School of Engineering, Westlake University（工程学院，西湖大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； Key Laboratory of Education Blockchain and Intelligent Technology, Ministry of Education, Guangxi Normal University（教育区块链与智能技术重点实验室，教育部，广西师范大学） 纠错

AI总结 稀疏微调通过结合标记稀疏化和密集适配器技术，在保持性能的同时显著提升计算和内存效率。