IEEE TPAMI

Privacy-Preserving Model Transcription with Differentially Private Synthetic Distillation

具有差分隐私合成蒸馏的隐私保护模型转录

Bochao Liu, Shiming Ge, Pengju Wang, Shikun Li, Tongliang Liu

机构 * Institute of Information Engineering at Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering（北京航天系统工程研究所） ； Trustworthy Machine Learning Lab, School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院可信机器学习实验室） 纠错

AI总结 本文提出差分隐私合成蒸馏方法，通过生成器和对抗训练实现隐私保护的模型转换，实验表明其在性能和隐私保护方面优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (TPAMI)

A Gift from the Integration of Discriminative and Diffusion-based Generative Learning: Boundary Refinement Remote Sensing Semantic Segmentation

整合判别与基于扩散的生成学习：边界细化遥感语义分割

Hao Wang, Keyan Hu, Xin Guo, Haifeng Li, Chao Tao

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； College of Computer Science, Inner Mongolia University（计算机学院，内蒙古大学） 纠错

AI总结 本文提出IDGBR框架，整合判别与生成学习，通过粗分割图与原始图像的联合学习，利用迭代去噪扩散过程实现遥感图像边界精细化分割。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)

Task-Specific Directions: Definition, Exploration, and Utilization in Parameter Efficient Fine-Tuning

任务特定方向：在参数高效微调中的定义、探索与利用

Chongjie Si, Zhiyi Shi, Shifan Zhang, Xiaokang Yang, Hanspeter Pfister, Wei Shen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（人工智能基础理论实验室，人工智能研究院，上海交通大学） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（电子信息与电气工程学院，上海交通大学） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出LoRA-TSD，通过任务特定方向优化LoRA初始化和微调，提升模型在目标任务上的性能。

Comments 2026, TPAMI, Codes in https://github.com/Chongjie-Si/Subspace-Tuning