Zhejiang University（浙江大学）

CASTLE: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Student-Tailored Personalized Safety in Large Language Models

CASTLE：一个评估大语言模型学生定制个性化安全性的综合基准

Rui Jia, Ruiyi Lan, Fengrui Liu, Zhongxiang Dai, Bo Jiang, Jing Shao, Jingyuan Chen, Guandong Xu, Fei Wu, Min Zhang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

AI总结 CASTLE基准通过评估学生定制个性化安全性，揭示大语言模型在不同学生属性下的安全缺陷。

Shiva-DiT: Residual-Based Differentiable Top-$k$ Selection for Efficient Diffusion Transformers

Shiva-DiT：基于残差的可微Top-k选择用于高效扩散变换器

Jiaji Zhang, Hailiang Zhao, Guoxuan Zhu, Ruichao Sun, Jiaju Wu, Xinkui Zhao, Hanlin Tang, Weiyi Lu, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Shuiguang Deng

机构 * AIOS, Alibaba Group（阿里云人工智能实验室，阿里巴巴集团） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 Shiva-DiT通过基于残差的可微Top-k选择，在保持端到端可学习性的同时，实现了高效扩散变换器的剪枝，提升了计算效率并减少了硬件开销。

M$^2$-Miner: Multi-Agent Enhanced MCTS for Mobile GUI Agent Data Mining

M$^2$-Miner: 多智能体增强的MCTS用于移动GUI智能体数据挖掘

Rui Lv, Juncheng Mo, Tianyi Chu, Chen Rao, Hongyi Jing, Jiajie Teng, Jiafu Chen, Shiqi Zhang, Liangzi Ding, Shuo Fang, Huaizhong Lin, Ziqiang Dang, Chenguang Ma, Lei Zhao

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 M$^2$-Miner通过多智能体增强MCTS方法，实现了低成本、高效率的移动GUI智能体数据挖掘，提升了数据质量和挖掘效果。

Comments Accepted by ICLR 2026. Supplementary material is included at the end of the main paper (16 pages, 15 figures, 2 tables)

Active Perception Agent for Omnimodal Audio-Video Understanding

多模态音频视频理解的主动感知代理

Keda Tao, Wenjie Du, Bohan Yu, Weiqiang Wang, Jian Liu, Huan Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

AI总结 OmniAgent通过动态规划和音频引导感知范式，实现多模态细粒度推理，无需训练即超越现有模型性能。

Comments Website:https://kd-tao.github.io/OmniAgent/

LH-Deception: Simulating and Understanding LLM Deceptive Behaviors in Long-Horizon Interactions

LH-Deception：模拟和理解长周期交互中大语言模型的欺骗行为

Yang Xu, Xuanming Zhang, Samuel Yeh, Jwala Dhamala, Ousmane Dia, Rahul Gupta, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） 纠错

AI总结 LH-Deception通过多智能体系统模拟长周期交互中的LLM欺骗行为，揭示欺骗的模型依赖性和对信任的侵蚀，为真实场景下的LLM评估提供基础。

Comments ICLR 2026

Should Bias be Eliminated? A General Framework to Use Bias for OOD Generalization

应该消除偏见吗？一种利用偏见进行OOD泛化的通用框架

Yan Li, Yunlong Deng, Zijian Li, Anpeng Wu, Zeyu Tang, Kun Zhang, Guangyi Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种通用框架，通过利用偏见来提升OOD泛化的性能，通过生成模型识别偏见因素并构建偏见感知预测器，结合不同环境的预测器以提高鲁棒性和适应性。

TADS: Task-Aware Data Selection for Multi-Task Multimodal Pre-Training

TADS: 任务感知的数据选择用于多任务多模态预训练

Guanjie Cheng, Boyi Li, Lingyu Sun, Mengying Zhu, Yangyang Wu, Xinkui Zhao, Shuiguang Deng

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 TADS通过整合内在质量、任务相关性和分布多样性，提升多任务多模态预训练的数据效率，实现更高性能。

A Causal Perspective for Enhancing Jailbreak Attack and Defense

从因果视角提升对抗攻击与防御

Licheng Pan, Yunsheng Lu, Jiexi Liu, Jialing Tao, Haozhe Feng, Hui Xue, Zhixuan Chu, Kui Ren

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 本文提出Causal Analyst框架，通过因果分析提升大语言模型的对抗攻击与防御能力。

VisMem: Latent Vision Memory Unlocks Potential of Vision-Language Models

VisMem: 通过潜在视觉记忆解锁视觉-语言模型的潜力

Xinlei Yu, Chengming Xu, Guibin Zhang, Zhangquan Chen, Yudong Zhang, Yongbo He, Peng-Tao Jiang, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； vivo 纠错

AI总结 VisMem通过引入动态潜在视觉记忆模块，提升视觉-语言模型在复杂视觉任务中的性能，实现感知准确性和语义一致性之间的平衡。