AAAI

TANDEM: Temporal-Aware Neural Detection for Multimodal Hate Speech

TANDEM: 面向多模态仇恨言论的时间感知神经检测

Girish A. Koushik, Helen Treharne, Diptesh Kanojia

机构 * Nature-Inspired Computing & Engineering, University of Surrey（Surrey大学自然启发计算与工程系） ； Surrey Centre for Cyber Security, University of Surrey（Surrey大学网络安全中心） 纠错

AI总结 提出TANDEM统一框架，通过串联强化学习策略联合优化视觉-语言和音频-语言模型，将音频-视觉仇恨检测转化为结构化推理问题，在HateMM上目标识别F1达0.73（提升30%），并保持精确时间定位。

Comments Accepted to AAAI-ICWSM 2027

Breaking the Stealth-Potency Trade-off in Clean-Image Backdoors with Generative Trigger Optimization

利用生成式触发器优化打破干净图像后门的隐蔽性-有效性权衡

Binyan Xu, Fan Yang, Di Tang, Xilin Dai, Kehuan Zhang

AI总结 该研究提出生成式干净图像后门框架GCB，利用条件InfoGAN优化触发器，仅需极小投毒示例即可实现攻击，CA下降不到1%，适配多类数据集、架构与任务，且能抵御多数后门防御。

Comments 19 pages, 22 figures, 15 tables. To appear in AAAI '26 (Oral). This paper extends the AAAI-2026 version by including the Appendix

ASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing Hallucination in MLLM

ASCD：用于减少多模态大语言模型（MLLM）幻觉的注意力可导向对比解码

Yujun Wang, Aniri, Jinhe Bi, Soeren Pirk, Yunpu Ma

AI总结 该研究针对MLLM的幻觉问题，提出ASCD方法，通过正负引导调整解码时的注意力分数，在多基准上显著减少幻觉并提升VQA准确率，且无需额外训练。

Comments Accepted at AAAI 2026

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(12): 10306-10314, 2026