IJCAI

Implicit Identity Technologies for LLMs: Fingerprinting and Watermarking across Datasets, Models, and Generated Content

LLM的隐式身份技术：跨数据集、模型和生成内容的指纹识别与水印

Bing Liu, Shunping Wang, Yufan Zhu, Xinyi Yu, Jing Huang, Linkang Du, Hongbin Pei, Wei Luo

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学计算机科学与工程学院） ； State Grid Henan Marketing Service Center, Henan, China（国网河南营销服务中心） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Information Technology, Deakin University, Geelong, Australia（迪金大学信息技术学院） 纠错

AI总结 本文综述了LLM指纹识别和水印技术，提出隐式身份统一抽象，并基于生命周期分类法组织数据集、模型和生成内容的技术，建立评估框架。

Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026. 11 pages, 1 figure. Survey and taxonomy of LLM fingerprinting and watermarking for identity, provenance, generated-content attribution, and asset protection

DivCon-NeRF: Diverse and Consistent Ray Augmentation for Few-Shot NeRF

DivCon-NeRF：用于少样本NeRF的多样且一致的射线增强

Ingyun Lee, Jae Won Jang, Seunghyeon Seo, Nojun Kwak

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 针对少样本NeRF中稀疏视图导致的过拟合和伪影问题，提出基于球面的射线增强方法，通过一致性掩码过滤不一致射线，结合定制损失函数减少浮点伪影和视觉失真，在多个数据集上优于现有方法。

Comments Accepted to IJCAI 2026

AlgoSimBench: Identifying Algorithmically Similar Problems for Competitive Programming

AlgoSimBench: 识别算法相似问题的竞赛编程基准

Jierui Li, Raymond Mooney

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出AlgoSimBench基准，通过对抗性设计的多选题评估大语言模型识别算法相似问题的能力，并引入尝试解决方案匹配方法提升准确率。

Comments 14 pages, accepted to IJCAI 2026