AAAI

Rethinking Video-Language Model from the Language Input Perspective

从语言输入角度重新思考视频-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Xiaoye Qu, Daizong Liu

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文从语言输入角度出发，提出一种即插即用的框架，通过生成正负文本、属性文本推理和自加权损失，提升视频-语言模型的性能。

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Towards Unified Vision-Language Models with Incomplete Multi-Modal Inputs

面向不完整多模态输入的统一视觉-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Keke Tang, Daizong Liu, Siyi Wang, Wei Ji

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对视频-语言模型在传感器失效导致模态不完整数据下的训练-测试不一致问题，提出首个统一的不完整视频-语言模型作为即插即用模块，提升多模态任务性能。

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Disentangling Adversarial Prompts: A Semantic-Graph Defense for Robust LLM Security

解耦对抗性提示：基于语义图的鲁棒大语言模型安全防御

Xiang Fang, Wanlong Fang

机构 * Xiang Fang（1. 方翔） ； Wanlong Fang（2. 方万龙） 纠错

AI总结 提出对抗性提示解耦（APD）框架，通过互信息语义分解、图谱分析和轻量级分类器，在输入处理前识别并中和恶意组件，将有害输出减少85%以上。

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Text2Model: Modeling Copilots for Text-to-Model Translation

Text2Model: 用于文本到模型翻译的建模副驾驶

Serdar Kadioglu, Karthik Uppuluri, Akash Singirikonda

机构 * AI Center of Excellence, Fidelity Investments（富达投资人工智能卓越中心） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出Text2Model和Text2Zinc，通过统一架构和数据集、求解器无关的方式，利用多种LLM策略实现文本到组合优化与满足问题的模型翻译，并开源副驾驶和排行榜以缩小性能差距。

Comments AAAI'25 Bridge Program on Machine Learning and Operations Research CPAIOR'26 Master Class on LLMs for CP/OR

ECGadv: Generating Adversarial Electrocardiogram to Misguide Arrhythmia Classification System

ECGadv: 生成对抗性心电图以误导心律失常分类系统

Huangxun Chen, Chenyu Huang, Qianyi Huang, Qian Zhang, Wei Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern University of Science and Technology, Peng Cheng Laboratory（南方科技大学鹏城实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文针对基于深度神经网络的心电图诊断系统，分析心电图特性并设计两种攻击模型下的对抗攻击方案，揭示系统盲点，呼吁采取对策。

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Journal ref Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence 2020