首次！兰大本科生第一作者在CCF A类顶会KDD 2026发表论文

2026年8月9日至13日，第32届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘会议——KDD 2026（The 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）在韩国济州国际会议中心（ICC Jeju）顺利举办。兰州大学物理科学与技术学院2023级本科生杨轶哲作为第一作者完成的论文《Streaming Covariance-Orthogonal Post-Hoc Editing for Continual LLM Safety Governance》成功入选，实现了兰大本科生在该国际顶级学术会议发文“零的突破”，信息科学与工程学院副教授党吉圣为本文通讯作者及指导老师。

研究概述：

随着大语言模型规模化落地应用，如何持续抵御模型越狱攻击、抑制有害输出，同时规避安全对齐带来的推理、代码生成等通用能力损耗，是大模型及其系统长期稳定应用亟待解决的核心问题。本文针对现有大模型安全治理方案重训练成本高昂、迭代效率不足，并普遍存在模型越安全，通用能力越差的“对齐税”等痛点，创新性地提出流式后训练安全编辑框架“SCOPE”。该框架利用分层激活协方差统计方法刻画系统固有性能的矢量分布，并将整个高维矢量空间拆分为相互正交的子空间：其一是由在线协方差统计获得的系统基础能力主空间；其二是在统计意义下与主空间正交的零空间。如经典力学里正交方向的作用力互不干扰物体运动状态，SCOPE将所有安全调控操作严格限制在与主空间正交的零空间内，依靠几何正交性切断多次迭代调控对系统原有性能带来的累积干扰。同时，该框架仅针对新增风险引发的矢量偏移做增量修正，不需要像传统方案那样整体重构系统参数。此外，SCOPE依托Woodbury矩阵恒等式完成高维运算降阶，将三阶复杂度运算压缩为二阶运算，大幅降低了安全调控的计算与存储成本，实现了可长期持续更新的安全调控。

研究基于Llama3、Qwen2.5等7~72B规模的主流大模型开展充分验证。结果显示，SCOPE不仅能让关键数据集攻击成功率从13.83%大幅下降至0.50%，还能有效维系模型原生的知识推理、数学运算与代码编写等能力，为低成本、低时延、可持续的大模型安全治理提供了全新的技术思路。

本文第一作者为我校2023级物理学专业本科生杨轶哲，党吉圣副教授、胡斌教授、杨忠裕研究员(极韵科技)为共同通讯作者，由江煊明研究员(极韵科技)、王澳迎(北京大学)、我校2024级硕士生安宝毅、2024级本科生吴昊、王笔美副教授、彭宏教授，以及西安交通大学赵国帅副教授等共同合作完成。目前，杨轶哲同学已推免至西安交通大学深造。

据悉，KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)由国际计算机学会ACM主办，是数据挖掘与数据科学领域极具影响力的顶级国际会议，也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议(CCF A)。本届会议投稿竞争白热化，录用率18.5%，创下近年新低。我校本科生能在全球激烈角逐中成功突围，充分体现了学校交叉学科建设与科研育人机制建设的突出成效，也是校企协同科研合作的重要成果。

【新闻背景】

杨轶哲同学是大模型科研创新社团成员，大模型科研创新社团由党吉圣副教授创办，现有成员700余人(信息学院学子500余人、其他学院学子200余人)，聚焦多模态、大模型、视频推理、具身智能及情感计算健康大模型等前沿方向。社团依托胡斌教授的兰州大学UAIS实验室，具备L20、H100、A100、A800等充足的计算资源，并与华为、腾讯以及新加坡国立大学、南洋理工大学和中国科学院等单位建立了紧密的合作关系。社团成立以来，已指导本科生撰写并投稿论文20余篇，其中10多篇中科院一区TOP期刊、CCF A类期刊被录用，包括IEEE TPAMI、TMM、TCSVT、IEEE TIP、PR等，以及ICML、ICLR、NIPS、KDD、ECCV、AAAI、IJCAI等多篇CCF A类顶级会议，录用论文中本科生作者累计40余人次;另有在投论文10余篇，20人次本科生担任主要科研人员。社团成员还获得挑战杯甘肃特等奖、中国图像图形学会挑战赛多个冠军与亚军等佳绩，部分本科生已获得新加坡国立大学、南洋理工大学、香港大学、北京大学、上海交通大学、西安交通大学、中科院计算所等科研单位的保研或直博offer。欢迎热爱人工智能、多模态、大模型的本科生、研究生加入我们，一起探索AI前沿课题!

【Agent】学习路线发布！

扫描下方二维码加群后，即可领取学习！