文章总结： 吉林大学人工智能学院共有12篇论文被深度学习顶级会议ICLR2026接收。这些论文研究方向涵盖了大视觉语言模型幻觉缓解、异常检测算法合成、模型安全防护栏、强化学习子目标生成、思维链推理基准测试、模型微调偏差缓解、脉冲驱动大模型、大模型高效微调、提示词优化以及图检索增强生成等多个前沿领域。该成果展示了学院在人工智能基础研究与前沿应用方面的学术实力。 综合评分： 50 文章分类： AI安全

吉林大学 | 人工智能学院12篇论文被ICLR’2026接收

信息网络安全杂志

2026年3月5日 17:02 上海

Congratulations！

JLUAI

国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations，简称ICLR）是由图灵奖得主Yoshua Bengio和Yann LeCun于2013年创立的深度学习领域顶级学术会议。该会议每年举办一次，聚焦表征学习与深度学习的前沿研究，涵盖机器视觉、自然语言处理、计算生物学等应用领域。ICLR’2026将于2026年4月23日至27日‌在巴西里约热内卢举行。人工智能学院师生共有12篇论文被该会议接收。

录用论文介绍

Accepted Papers

论文题目：Imitating the Truth: Attention-aware Truth-Guided Enhancement for Hallucination Mitigation in Large Vision-Language Models

第一作者：任海瑞（2022级博士生）

通讯作者：郭丹丹，常毅

论文题目：LLM as an Algorithmist: Enhancing Anomaly Detectors via Programmatic Synthesis

第一作者：叶航廷（2022级博士生）

通讯作者：郭丹丹，常毅

论文题目：A Guardrail for Safety Preservation: When Safety-Sensitive Subspace Meets Harmful-Resistant Null-Space

第一作者：张丙杰（2024级博士生）

通讯作者：杨一博，郭丹丹

论文题目：RD-HRL: Generating Reliable Sub-Goals for Long-Horizon Sparse-Reward Tasks

第一作者：单怡翔（22级博士生）

通讯作者：龙婷，常毅

论文题目：FaithCoT-Bench: Benchmarking Instance-Level Faithfulness of Chain-of-Thought Reasoning

第一作者：沈旭（23级硕士生）

通讯作者：王鑫

论文题目：BA-LoRA: Bias-Alleviating Low-Rank Adaptation to Mitigate Catastrophic Inheritance in Large Language Models

第一作者：常宇鹏（23级博士生）

通讯作者：邬渊

论文题目：Distribution-Aware Multi-Granularity Phase Coding: Towards Lower Conversion Error for Spike-Driven Large Language Models

主要作者：Hanyuan Zheng, Haozhen Zhang, Tianshuo Chen, Zhaogeng Liu

论文题目：Three Forward, One Backward: Memory-Efficient Full-Rank Fine-Tuning of Large Models via Extra Forward Passes

主要作者：Jia Zhang, Tianshuo Chen, Hualin Zhang, Yu Bai, Zhaogeng Liu

论文题目：Online Black-Box Prompt Optimization with Regret Guarantees under Noisy Feedback

主要作者：Jinjie Fang, Runwen You, Wenkang Wang, Ganyu Wang, Haozhen Zhang

论文题目：LinearRAG: Linear Graph Retrieval Augmented Generation on Large-scale Corpora.

主要作者：Luyao Zhuang, Shengyuan Chen, Yilin Xiao, Huachi Zhou, Yujing Zhang, Hao Chen, Qinggang Zhang, Xiao Huang.

论文题目：When to use Graphs in RAG: A Comprehensive Analysis for Graph Retrieval-Augmented Generation.

主要作者：Zhishang Xiang, Chuanjie Wu, Qinggang Zhang, Shengyuan Chen, Zijin Hong, Xiao Huang, Jinsong Su.

论文题目：Temporal Graph Thumbnail: Robust Representation Learning with Global Evolutionary Skeleton.

主要作者：Weining Shi, Zhisen Wen, Qinggang Zhang, Chentao Zhang, Zhihong Zhang.

来源：吉林大学

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