NeurIPS

NoisyGRPO: Incentivizing Multimodal CoT Reasoning via Noise Injection and Bayesian Estimation

NoisyGRPO：通过噪声注入和贝叶斯估计激励多模态Co T推理

Longtian Qiu, Shan Ning, Jiaxuan Sun, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

AI总结 NoisyGRPO通过引入可控噪声增强探索并利用贝叶斯框架建模优势估计，提升多模态大语言模型的泛化能力和鲁棒性，尤其在小规模模型上表现突出。

Comments Accepted by Neurips 2025, Project page is available at https://artanic30.github.io/project_pages/NoisyGRPO/

Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2026) 124239-124267

Zero-Shot Embedding Drift Detection: A Lightweight Defense Against Prompt Injections in LLMs

零样本嵌入漂移检测：一种轻量级防御对抗提示注入的LLM方法

Anirudh Sekar, Mrinal Agarwal, Rachel Sharma, Akitsugu Tanaka, Jasmine Zhang, Arjun Damerla, Kevin Zhu

机构 * Algoverse AI Research（Algoverse AI研究院） ； Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 本文提出ZEDD，通过量化嵌入空间中良性与可疑输入之间的语义变化，实现对直接和间接提示注入的检测。该方法无需模型内部访问或先验知识，具有低工程开销，能高效部署于多种LLM架构，准确率达93%以上。

Comments Accepted to NeurIPS 2025 Lock-LLM Workshop

PolarQuant: Leveraging Polar Transformation for Efficient Key Cache Quantization and Decoding Acceleration

PolarQuant: 利用极坐标变换实现高效键缓存量化和解码加速

Songhao Wu, Ang Lv, Xiao Feng, Yufei Zhang, Xun Zhang, Guojun Yin, Wei Lin, Rui Yan

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 提出PolarQuant方法，通过将键向量分组为二维子向量并编码为量化半径和极角，解决键缓存量化中的异常值问题，同时通过查表加速解码，保持全精度模型性能。

Comments NeurIPS 2025 version with minor revisions to the methodology