AAAI

Easy to Learn, Yet Hard to Forget: Towards Robust Unlearning Under Bias

易于学习却难以遗忘：朝着具有偏见的鲁棒性删除方向

JuneHyoung Kwon, MiHyeon Kim, Eunju Lee, Yoonji Lee, Seunghoon Lee, YoungBin Kim

AI总结 本文提出CUPID框架，通过解耦因果与偏见路径，有效解决偏见模型中的捷径删除问题，提升删除性能。

Comments Accepted to AAAI 2026

LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlocks Richer Cross-Modality Representation

LLM2CLIP: 强大语言模型解锁更丰富的跨模态表示

Weiquan Huang, Aoqi Wu, Yifan Yang, Xufang Luo, Yuqing Yang, Usman Naseem, Chunyu Wang, Chunyu Wang, Qi Dai, Xiyang Dai, Dongdong Chen, Chong Luo, Lili Qiu, Liang Hu

AI总结 LLM2CLIP通过将强大语言模型与CLIP结合，提升跨模态表示能力，实现多种下游任务的性能改进。

Journal ref AAAI 2026

Narcotweets: Social Media in Wartime

Narcotweets: 战时社交媒体

Andrés Monroy-Hernández, Emre Kiciman, danah boyd, Scott Counts

AI总结 本文研究了战时社交媒体中普通公民如何利用微博客平台参与新闻传播，分析了信息 curator 的作用及政府与毒品集团之间的紧张关系。

Comments In Proceedings of the 2012 International AAAI Conference on Weblogs and Social Media

Fair Model-based Clustering

公平的基于模型的聚类

Jinwon Park, Kunwoong Kim, Jihu Lee, Yongdai Kim

AI总结 本文提出了一种基于有限混合模型的公平聚类算法FMC，解决了传统方法参数数量与样本大小成比例的问题，实现了可扩展的公平聚类。

Comments Accepted by AAAI 2026 (Main Track, Oral presentation)

AHAN: Asymmetric Hierarchical Attention Network for Identical Twin Face Verification

AHAN：用于相同双胞胎面部验证的非对称层次注意力网络

Hoang-Nhat Nguyen

AI总结 AHAN通过非对称层次注意力网络设计，利用多粒度面部分析和不对称特征学习，提升相同双胞胎面部验证的准确率至92.3%。

Comments Accepted to AAAI 2026

SERL: Self-Examining Reinforcement Learning on Open-Domain

SERL：面向开放域的自我审查强化学习

Weixuan Ou, Yanzhao Zheng, Shuoshuo Sun, Wei Zhang, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu, Pengwei Yan, Yifan Qiao

AI总结 SERL通过自我审查机制提升开放域任务中的LLM性能，无需外部信号，实现演员与裁判的协同改进。

Comments Accepted by the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)