IJCAI

An Information-theoretic Propagation Denoising and Fusion Framework for Fake News Detection

用于假新闻检测的信息论传播去噪与融合框架

Mengyang Chen, Lingwei Wei, Wei Zhou, Songlin Hu

AI总结 针对假新闻检测中合成传播数据不可靠的问题，提出InfoPDF框架，通过互信息学习真实与合成传播的有效表示，在多个数据集上实现更优检测性能。

Comments Camera-ready version for IJCAI-ECAI 2026

PATE-Forensics: Perception-as-Tool for Explainable Deepfake Forensics with General-Purpose MLLMs

PATE-Forensics：以通用多模态大语言模型（MLLM）为工具的可解释深度伪造取证方法

Yaqi Li, Jielun Peng, Yabin Wang, Jincheng Liu, Xiaopeng Hong

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 本研究提出PATE-Forensics，采用“感知即工具”范式，基于DINOv3构建取证感知工具，结合通用MLLM实现可解释深度伪造取证，在DDL-X Track 3数据集上取得0.89的最佳官方分数，较次席高出0.19分。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables; DDL-X Track 3, IJCAI 2026 AI Safety Workshop

Quantifying Risk Under Evolving Uncertainty: Belief-Dependent Robustness for Safe Sequential Decision Making

演化不确定性下的风险量化：面向安全序贯决策的信念依赖鲁棒性

Deep Kumar Ganguly, Jan Kretinsky

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Masaryk University（马萨里克大学） 纠错

AI总结 本文提出RATTL算法，将智能体谨慎程度与认知不确定性绑定，证明其规划问题适定且满足安全三明治性质，可保障LLM等智能体在不确定性下的运行时安全。

Comments Accepted for presentation at the IJCAI-ECAI 2026 RobustifAI workshop