Zhejiang University（浙江大学）

From Passive Response to Proactive Correction: Enhancing LLM Robustness Against Input Fact Perturbations

从被动响应到主动修正：增强大语言模型（LLM）对输入事实扰动的鲁棒性

Ping Wang, Xiangguo Sun, Bingbing Xu, Guocong Li, Xiaofeng Meng

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Southeast University（东南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对LLM易受输入事实误导产生错误响应的问题，提出三阶段框架DEDUCE，结合新数据集与指标，在多基准上提升了Qwen、LLaMA等系列模型的鲁棒性与错误修正能力。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026

SeVeR: Selective Visual Exposure and Retrieval for 3D Medical Image Question Answering

SeVeR：面向3D医学图像问答的选择性视觉暴露与检索

Yaojun Hu, Danyang Tu, Yang Liu, Jiajin Zhang, Wei Fang, Zhiqiang Liu, Chunlai Dong, Yingda Xia, Haochao Ying, Jian Wu, Ling Zhang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； School of Public Health, Zhejiang University（浙江大学公共卫生学院） 纠错

AI总结 针对3D医学图像问答中多序列视觉冗余问题，提出SeVeR框架，引入BreMRIs-VQA基准，通过压缩体积为原型并检索互补证据，实现性能提升且减少视觉标记使用。

V-Link: Recovering Lost Visual Representations in Action DiT for Vision-Language-Action Models

V-Link：为视觉-语言-动作模型恢复动作DiT中丢失的视觉表征

Yehao Lu, Jiarui Yang, Yuning Su, Yufeng Xie, Yu Zhong, Yazhou Zhang, Haiyu Lan, Kaixiang Lu, Peiwen Lin, Chuang Wang, Zequn Qin, Enyu Li, Xi Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； AGIBOT ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） 纠错

AI总结 本研究针对VLA模型中动作专家访问视觉信息不足的问题，提出V-Link方法，通过注入空间与语义查询提升动作DiT性能，在多个机器人操作基准及现实任务中均取得显著成功率提升。

Groundhog Bit-Flip Attack: Seeding Infinite Generation Loops in Mixture-of-Experts LLMs through Bit Flips

土拨比特翻转攻击：通过比特翻转在混合专家大语言模型中植入无限生成循环

Huakang Lin, Tiancheng Zheng, Mingxuan Sun, Tianhong Xu, Fan Zhang, Yunsi Fei, Ruyi Ding

机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Southeast University（东南大学） 纠错

AI总结 本研究提出首个针对混合专家大语言模型的土拨比特翻转攻击，通过翻转路由层相关比特，可使平均输出膨胀率达5912%，揭示了MoE架构的鲁棒性漏洞。

Comments 9 pages, 3 figures; Accepted at EMNLP 2026

TailSieve: Partial-Rollout-Guided Tail Routing for LLM Rollouts

TailSieve：面向大语言模型（LLM）rollout的部分rollout引导式长尾路由

Tianqi Xu, Lu Lv, Haoyang Huang, Wenjie Huang, Zhanming Shen, Yuhao Shen, Baolin Zhang, Xinyi Hu, Shuang Ge, Jun Dai, Tianyu Liu, Suorong Yang, Zhikai Li, Ye Bai, Jun Zhang, Lei Chen, Yue Li, Mingchen Wan

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 TailSieve是面向LLM rollout的部分rollout引导式框架，通过联合控制长尾路由与副本分配，仅路由即可实现最高1.67倍加速，结合专用推测解码可达2.59倍加速，同时保留策略内生成并避免长度偏差。

Quantifying geographic domain shift to decouple the geospatial transferability of human mobility flow generation models

量化地理域偏移以解耦人类流动生成模型的地理空间可迁移性

Zhiyong Zhou, Song Gao, Qianheng Zhang, Feng Zhang, Zhenhong Du

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究利用美国2265个县的通勤流动数据集，提出地理域偏移概念及两个量化指标，结合回归分析揭示人类流动模型可迁移性受地理差异与模型设计共同影响，为评估改进模型可迁移性提供新框架。

Comments 28 pages, 4 figures

Boosting Reasoning in Large Multimodal Models via Activation Replay

通过激活回放提升大多模态模型的推理能力

Yun Xing, Xiaobin Hu, Qingdong He, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan, Shijian Lu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文通过激活回放方法提升大模型的多模态推理能力，通过操控低熵激活来增强推理性能，验证了该方法在数学、视觉代理和视频推理等场景中的有效性。

Comments CVPR 2026

ST-Lite: Training-Free KV Cache Compression with Spatio-Trajectory Guidance for Long-Horizon GUI Agents

通过无训练KV缓存压缩实现高效的长周期GUI代理

Bowen Zhou, Zhou Xu, Wanli Li, Jingyu Xiao, Pingan Gan, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 ST-Lite通过无训练的KV缓存压缩方法，提升GUI代理的解码效率，实现2.45倍加速并保持性能优势。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026. Camera-ready version. 37 pages

UCO: A Multi-Turn Interactive Reinforcement Learning Method for Adaptive Teaching with Large Language Models

UCO：一种用于基于大语言模型的自适应教学的多轮交互强化学习方法

Shouang Wei, Min Zhang, Xin Lin, Bo Jiang, Kun Kuang, Jingyuan Chen, Zhongxiang Dai

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 UCO通过多轮交互强化学习方法，利用进展奖励和支架奖励函数，提升大语言模型在教育场景中的自适应教学能力。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference)

PreResQ-R1: Response-Preference Disentangled Ranking-and-Scoring Reinforcement Optimization for Robust Visual Quality Assessment

PreResQ-R1：用于鲁棒视觉质量评估的响应偏好解耦排序与评分强化优化

Zehui Feng, Weichuan Wang, Xiaohan Chen, Ting Han

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出PreResQ-R1框架，通过解耦响应偏好的强化学习统一评分与排序目标，结合GRPO优化，在IQA和VQA基准上取得最优结果，推理轨迹更贴合人类感知。

Comments 27 pages, 16 figures, Accepted as EMNLP 2026 conference paper

EduDial: Constructing a Large-scale Multi-turn Teacher-Student Dialogue Corpus

EduDial：构建大规模多轮师生对话语料库

Shouang Wei, Min Zhang, Xin Lin, Bo Jiang, Zhongxiang Dai, Kun Kuang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 本研究构建了大规模师生对话语料库EduDial，开发了EduDial-LLM 32B及11维教学能力评估框架，实验显示该模型在主流LLMs中表现最优。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026