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+# 2026 比赛赛题总览
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+本仓库包含 8 道赛题的技术分析、参考论文与开源项目资源。以下对每道赛题的题目、内容以及已收集资源进行汇总。
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+## 赛题01：低资源小语种跨模态信息分拣
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+**核心任务：** 构建可泛化至多种低资源小语种的图文检索模型，实现多语种文本与图像之间的精准语义匹配。以中文图文对作为监督信号，结合多语言表征学习与跨模态语义对齐技术，实现模型向低资源语言的零样本或弱监督泛化。
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+**主要挑战：** 标注数据稀缺、语料规模有限、语言结构差异大、跨语言迁移困难。
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+**技术方向：** Multilingual Image-Text Retrieval，三层对齐架构（语言内对齐 / 跨语言对齐 / 跨模态跨语言联合对齐），中文作为 pivot language，Language Adapter / LoRA，Teacher-Student 蒸馏。
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+### 论文资源（3 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| SigLIP2_2025.pdf | arXiv 2025 | SigLIP 2 多语言视觉-语言编码器，支持图文检索与零样本迁移 |
+| Babel-ImageNet_ACL2024.pdf | ACL 2024 | 覆盖 100+ 语言的多语言视觉-语言评测 benchmark |
+| uCLIP_AAAI2026.pdf | AAAI 2026 | 冻结编码器 + 轻量投影模块，以英语作为语义锚点实现低资源语言迁移 |
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+### 开源项目（3 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| Babel-ImageNet | github.com/gregor-ge/Babel-ImageNet | 100 语言 ImageNet 评测工具，含评估脚本、数据构建与 multilingual CLIP 模型 benchmark |
+| Multilingual-CLIP | github.com/FreddeFrallan/Multilingual-CLIP | 任意语言的 CLIP 文本编码器，提供预训练模型和推理示例，pip 可装 |
+| big_vision | github.com/google-research/big_vision | Google 大规模视觉模型训练框架（Jax/Flax），SigLIP 2 官方实现所在仓库 |
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+## 赛题02：多模态融合的知识组织与决策生成
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+**核心任务：** 在复杂事件分析场景中，同时理解开源文本和结构化表格两类输入，找出活动主体、地点区域和事件链条，判断不同来源是否在描述同一事件，把零散事实整理为可核验、可追踪的结构化日报。
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+**主要挑战：** 多来源事件融合（跨文档事件共指）、冲突检测与证据验证、受约束的可追溯报告生成。
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+**技术方向：** 六层架构（文档解析 -> 事件抽取 -> 跨来源事件融合 -> Event KG -> 冲突检测 -> 报告生成），Event-centric RAG，Graph-RAG，Evidence-aware Generation。
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+### 论文资源（1 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| EventRAG_ACL2025.pdf | ACL 2025 | 从多源文档构造事件知识图谱，利用事件间时间/逻辑关系进行迭代检索与推理 |
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+### 开源项目（2 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| EventRAG | github.com/Ryaang/EventRAG | 事件图谱增强 RAG，含事件抽取、图构建、Neo4j 集成与查询接口，使用 uv 管理 |
+| graphrag | github.com/microsoft/graphrag | 微软 GraphRAG，从非结构化文本抽取实体关系并构建图增强检索管线（目前处于维护模式） |
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+## 赛题03：谈判对手长文本观点挖掘与预测
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+**核心任务：** 从新闻报道、外交发言等长文本中精确辨识与谈判议题相关的立场句段，消解不同来源文本的表述差异，实现立场持续性追踪，并基于历史语义脉络进行未来观点预测。
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+**三项子任务：**
+1. 复杂长文本事件议题生成
+2. 立场判断与证据链抽取
+3. 未来观点预测
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+**主要挑战：** 未来观点具有高度不确定性，评价标准依赖官方定义；LLM 的 stance generalization 和时序泛化仍存在困难。
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+**技术方向：** Retrieve-then-Generate 议题生成，Open-target Stance Detection + NLI + Argument Mining，Temporal KG Forecasting（类比式未来预测）。
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+### 论文资源（3 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
+|--------|------|------|
+| MPVStance_ACL2025.pdf | ACL 2025 | 多视角验证降低立场判断幻觉 |
+| JoA-ICL_EMNLP2025.pdf | EMNLP 2025 | 新闻学引导的 Agentic In-Context Learning，针对长篇新闻文章级立场检测 |
+| Cross-target_Stance_Detection_Survey_2025.pdf | ESWA 2025 | 跨目标立场检测综述，梳理数据集、迁移方法与开放问题 |
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+### 开源项目
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+暂无。开源项目目录为空。
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+## 赛题04：面向多源异构文档的事件因果链构建与证据约束推演
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+**核心任务：** 从多篇新闻文档中自动抽取事件、识别因果关系并构建因果图谱，基于证据约束回答因果追溯、态势推演和反事实推理问题。
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+**三档难度：**
+1. 基础档：提供因果图
+2. 推理档：仅提供事件列表
+3. 挑战档：仅原始文档
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+**技术方向：** 事件抽取 -> 事件共指 -> 时序关系 -> 因果关系 -> 因果图 -> 证据锚定 -> 推理（因果追溯 / 态势推演 / 反事实），Multi-Agent Decomposed Reasoning。
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+### 论文资源（6 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| Dr.ECI_COLING2025.pdf | COLING 2025 | 多 Agent 分解推理框架，拆分为隐含因果发现、中介事件检测、直接/间接因果推理 |
+| DICP_EMNLP2025.pdf | Findings of EMNLP 2025 | 将 in-context examples 注入预训练模型深层表征，含 AMR parsing |
+| ICCL_EMNLP2024.pdf | EMNLP 2024 | 利用正负 demonstrations 进行 In-context Contrastive Learning |
+| SemDI_EMNLP2024.pdf | EMNLP 2024 | 利用语义依赖信息（SemDI）识别事件因果 |
+| Identifying_while_Learning_ACL2024.pdf | ACL 2024 | 迭代构图过程中联合更新事件表征，同时判断因果存在性与方向 |
+| Event_Causality_Identification_Survey.pdf | arXiv | 事件因果识别综述，覆盖任务定义、方法谱系、数据集与评测挑战 |
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+### 开源项目（4 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| Dr.ECI | github.com/DMIRLAB-Group/Dr.ECI | COLING 2025 官方代码，含 4 个 Agent（Causal Explorer / Mediator Detector / Direct Reasoner / Indirect Reasoner）和 ESC/CTB 数据 |
+| ICCL | github.com/ChaoLiang-HUST/ICCL | EMNLP 2024 In-context Contrastive Learning，含 prompt 学习、对比模块与因果预测 |
+| DICP | github.com/sj1071-cell/DICP | EMNLP 2025 Findings 代码，含数据预处理与 AMR parsing 流程 |
+| SemDI | github.com/hrlics/SemDI | EMNLP 2024 语义依赖因果识别，支持 ESC / ESC* / CTB 数据集 |
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+## 赛题05：跨大视角下的海面目标检测与识别
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+**核心任务：** 训练集提供大量有标注的卫星俯视图像及少量有标注的无人机斜视图像，测试集为无人机斜视图像。参赛者需克服卫星视角（甲板俯视）与无人机视角（舷侧斜视）之间的巨大外观差异，完成船只目标检测。
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+**评测指标：** COCO mAP@0.5:0.95
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+**主要挑战：** Cross-view Domain Generalization / Adaptation，同一目标在不同平台和视角下视觉模式差异极大。
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+**技术方向：** 几何增强（perspective / projective transform）-> 域对齐（MMD / 对抗 / 对比学习）-> Teacher-Student 伪标签 -> 生成式视角增强 -> 集成。
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+### 论文资源（3 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| RWDS_Satellite_Object_Detection_CVPR2025.pdf | CVPR 2025 | 真实空间/气候/地域分布偏移下的遥感目标检测域泛化 benchmark |
+| Aerial_Unseen_Domains_ICCV2025.pdf | ICCV 2025 | 生成式 AI 合成航空图像与标签，多阶段知识迁移改善 unseen-domain 检测 |
+| YOLO-UAVShip_2025.pdf | Remote Sensing 2025 | 面向无人机多视角舰船检测，引入 OBB、可变形卷积与长宽比定位机制 |
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+### 开源项目（5 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| RT-DETR | github.com/lyuwenyu/RT-DETR | 实时 DETR 检测器，含 PyTorch 和 PaddlePaddle 双版本实现（v1 + v2） |
+| DINO | github.com/IDEA-Research/DINO | DETR with Improved deNoising anchOr，端到端目标检测，含推理可视化 notebook |
+| mmdetection | github.com/open-mmlab/mmdetection | OpenMMLab 通用目标检测工具箱，支持大量模型和 configs |
+| mmrotate | github.com/open-mmlab/mmrotate | OpenMMLab 旋转目标检测工具箱，支持 DOTA / HRSC 等遥感数据和多种角度表示 |
+| ultralytics | github.com/ultralytics/ultralytics | Ultralytics YOLO 系列（YOLOv8/v11），支持检测/分割/分类/姿态/OBB |
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+## 赛题06：多源卫星跨模态舰船重识别
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+**核心任务：** 给定一张光学或 SAR 舰船图像，仅依据图像内容（不使用 AIS、航迹、地理位置等外部信息），从指定模态图库中检索同一艘舰船的目标，并按相关度输出候选结果。
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+**评测指标：** Rank-1 / Rank-5 / mAP
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+**主要挑战：** 光学图像（颜色/纹理/结构）与 SAR 图像（散射/亮点/斑点噪声）之间外观差异极大，需学习 modality-invariant 特征。
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+**技术方向：** 双模态 patch embedding + shared Transformer + 跨模态对比预训练（TransOSS baseline），SAR 去噪、Class-wise modality alignment、Cross-modal diffusion generation、Re-ranking。
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+### 论文资源（2 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| HOSS-ReID_TransOSS_ICCV2025.pdf | ICCV 2025 | 提出 HOSS ReID 数据集与 TransOSS baseline，光学-SAR 舰船跨模态 ReID |
+| MOS_CVPR2026.pdf | CVPR 2026 | 组合 SAR 去噪、类别级模态对齐、跨模态扩散生成与特征融合，在 HOSS ReID 上显著提升性能 |
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+### 开源项目（1 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| Hoss-ReID | github.com/Alioth2000/Hoss-ReID | ICCV 2025 TransOSS 官方实现，含训练/测试脚本、配置文件、模型定义与数据集说明（数据集在 Zenodo） |
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+## 赛题07：复杂攻击场景下的纵向联邦学习安全防御
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+**核心任务：** 在纵向联邦学习（VFL）训练环境中设计安全防御方案，在保持联合模型预测性能的同时，有效降低敏感标签泄露风险并抵御后门攻击。
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+**测试场景：** 标签推理攻击、后门攻击、攻击并存（混合攻击）。
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+**考察维度：** Utility（主任务性能）、Privacy（隐私保护）、Robustness（安全鲁棒性）三者的综合能力。
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+**技术方向：** 模块化防御架构（Privacy Defense + Backdoor Detector + Embedding Purification + Robust Aggregation），Information Bottleneck，Knowledge Distillation + k-anonymity，Embedding/Loss-based Filter。
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+### 论文资源（6 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
+|--------|------|------|
+| VFLIP_2024.pdf | ESORICS 2024 | 推理阶段识别异常 embedding、移除可疑表示并重建 |
+| KDk_Neurocomputing2025.pdf | Neurocomputing 2025 | 结合知识蒸馏与 k-匿名降低标签推理攻击成功率 |
+| Label-Free_Backdoor_AAAI2025.pdf | AAAI 2025 | 不依赖额外任务标签的 VFL 后门攻击 |
+| Cooperative_Decentralized_Backdoor_2025.pdf | arXiv 2025 | 不依赖服务端梯度信息、允许多攻击方协同的 VFL 后门攻击 |
+| UBD_IJCAI2025.pdf | IJCAI 2025 | 通过 Label Consistent Clustering 合成潜在触发模式并完成检测 |
+| FILTER_AAAI2026.pdf | AAAI 2026 | 采用 embedding-based filter 与 loss-based filter 识别和移除中毒样本 |
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+### 开源项目（1 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| VFLIP-esorics24 | github.com/blingcho/VFLIP-esorics24 | ESORICS 2024 VFLIP 官方实现，含预训练模型/后门模式下载、多方场景推理脚本（CIFAR10，支持 BadVFL/VILLAIN 等攻击） |
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+## 赛题08：面向多源异构数据源的统一查询指令生成
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+**核心任务：** 在多源异构数据环境下，根据专业性强、业务逻辑复杂的自然语言问题，在无指定目标数据源的前提下，完成意图解析、数据源路由、推理构建与查询指令生成的全链路任务。
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+**主要挑战：** 多源库表协同、联邦查询规划、跨年度查询、流式数据时空查询、异构查询语言生成（SQL / Graph Query / Time-series Query 等）、轻量化部署约束。
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+**技术方向：** Text-to-Query Agent 全链路（Intent -> Router -> Schema Retriever -> Planner -> Coder -> Execute -> Critic -> Repair），Teacher-Student 蒸馏到 7B/14B 小模型 + LoRA/QLoRA + Agent Pipeline。
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+### 论文资源（2 篇）
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+| 文件名 | 来源 | 简介 |
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+| LinkAlign_EMNLP2025.pdf | EMNLP 2025 | 处理大规模多数据库 Text-to-SQL 的 schema linking，含 Database Retrieval + Schema Item Grounding |
+| Spider2_2024.pdf | arXiv 2024 | 面向真实企业数据库工作流的 benchmark，涵盖 BigQuery、Snowflake、复杂元数据与超大 schema |
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+### 开源项目（2 个）
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+| 项目 | 来源 | 简介 |
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+| LinkAlign | github.com/Satissss/LinkAlign | EMNLP 2025 官方代码，三步 schema linking pipeline（多轮语义检索 + 无关信息隔离 + schema 抽取增强），支持 Agent/Pipeline 双模式 |
+| Spider2 | github.com/xlang-ai/Spider2 | Spider 2.0 企业级 Text-to-SQL benchmark，含 spider2-lite / spider2-snow / spider2-dbt 三个子集，附带 Spider-Agent 方法实现 |
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+---
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+## 资源统计
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+| 赛题 | 论文数 | 开源项目数 |
+|------|--------|------------|
+| 01 低资源小语种跨模态信息分拣 | 3 | 3 |
+| 02 多模态融合的知识组织与决策生成 | 1 | 2 |
+| 03 谈判对手长文本观点挖掘与预测 | 3 | 0 |
+| 04 事件因果链构建与证据约束推演 | 6 | 4 |
+| 05 跨大视角下的海面目标检测与识别 | 3 | 5 |
+| 06 多源卫星跨模态舰船重识别 | 2 | 1 |
+| 07 纵向联邦学习安全防御 | 6 | 1 |
+| 08 多源异构数据源统一查询指令生成 | 2 | 2 |
+| **合计** | **26** | **18** |