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持久故事世界模拟与连续角色定制
机构 * Xiamen University（厦门大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（福克斯AI实验室，网易公司）
AI总结 本文提出EverTale，通过统一LoRA模块实现连续角色自定义，引入质量门和区域聚焦采样策略，提升多角色视觉叙事的准确性和一致性。
Confucius4-TTS：带有可学习说话人编码器的无文本跨语言零样本文本转语音系统
机构 * NetEase Youdao（网易有道）
AI总结 本研究提出支持14种语言的Confucius4-TTS系统，采用两阶段架构，无需音频提示转录即可实现跨语言零样本TTS，在多项基准测试中表现优异，相关资源已公开。
Comments 12 pages, 1 figure, 6 tables
CN-NewsTTS Bench：面向原始输入中文新闻TTS发音的目标级自动基准
机构 * NetEase Cloud Music（网易云音乐）
AI总结 针对中文新闻TTS对密集书面形式（如分数、连字符型号等）发音不准的问题，提出CN-NewsTTS Bench v0.1基准，包含自动评估集和评分器，测试七个商业系统，最佳准确率0.879。
Comments 5 pages, 1 figure, 8 tables. ICASSP-style preprint
DynSess：面向角色扮演智能体的动态会话级评估与优化框架
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuxi AI Lab, NetEase Inc.（福克斯人工智能实验室，网易公司） ； Xiamen University（厦门大学）
AI总结 提出DynSess统一会话级框架，通过会话级评估（DynSess-Eval）和基于多步前瞻搜索的训练轨迹优化（DSPO/GSRPO），提升角色扮演智能体的长程一致性和交互质量。
MVP-Shapley：基于特征建模的篮球最有价值球员评估方法
机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Netease, Fuxi AI Lab（网易凤凰人工智能实验室） ； University at Buffalo（布法罗大学）
AI总结 提出一种基于Shapley值的MVP评估框架，通过特征处理、胜负模型训练和贡献分配，结合因果优化实现球员排名，并在NBA数据集上验证有效性。
L2Rec：面向个性化推荐的LLM双视图理解
机构 * Netease Cloud Music（网易云音乐）
AI总结 提出L2Rec方法，通过双视图个性化混合专家机制在参数层面统一行为与语义理解，实现端到端个性化推荐，实验证明优于现有方法。
Comments Accepted at SIGIR 2026
Hi-SAM: 一种面向大规模推荐的分层结构感知多模态框架
机构 * Netease Cloud Music（网易云音乐）
AI总结 针对多模态推荐中语义ID离散化存在的次优分词和架构-数据不匹配问题，提出Hi-SAM框架，通过解耦语义分词器和分层记忆-锚点Transformer，在冷启动场景下显著提升推荐性能。
Comments Accepted at ACM KDD 2026 ADS
从事实到洞察：面向角色扮演智能体的角色驱动双记忆框架与数据集
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuxi AI Lab, Netease Inc.（复活AI实验室，网易公司）
AI总结 针对长期对话中角色扮演智能体因上下文窗口限制而丧失角色一致性的问题，提出角色记忆数据集RoleMemo和双记忆框架DualMem，通过将记忆解耦为事实认知和角色条件洞察，结合监督微调与强化学习，在4B参数模型上超越基于DeepSeek-V3.2的零样本角色无关框架。
Comments Preprint
NeighborDiv: 一种基于邻居多样性、无需训练的跨域通用图异常检测方法
机构 * Netease Yidun AI Lab（网易易盾AI实验室） ； School of Software Technology（软件学院） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出NeighborDiv，一种无需训练的通用图异常检测方法，通过邻居多样性原理来检测异常，克服了传统方法在训练复杂度、数据依赖性和跨域泛化稳定性方面的不足，实验表明其在多个评估框架下均取得最佳性能。
偏好顺序、评分锚定：从融合专家审美真实数据到自我蒸馏
机构 * Sichuan University（四川大学） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易福溪人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学）
AI总结 本文提出PPaint基准，通过融合专家偏好和评分数据，改进图像审美评估模型，通过自我蒸馏方法在单次推理中实现更准确的审美评分，优于现有开源和闭源基线模型。
Comments 27 pages, 7 pages
基于闭环动力学的高精度高效率挖掘机轨迹跟踪
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuxi Robotics Lab, NetEase Inc.（网易弗西机器人实验室）
AI总结 本文提出EfficientTrack方法，结合模型学习和闭环动力学，解决液压挖掘机非线性动力学难题，提升轨迹跟踪精度与效率，实验证明其在仿真和实际应用中均优于传统方法。
Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 5617-5624
SARE：基于样本的自适应推理用于无训练细粒度视觉识别
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Netease Yidun AI Lab（网易云智AI实验室）
AI总结 SARE提出一种样本自适应推理框架，通过结合快速候选检索与细粒度推理，利用历史失败经验提升无训练细粒度视觉识别的准确性和效率。
Comments preprint, under review
SCHK-HTC：基于层次知识感知提示微调的兄弟对比学习用于层次文本分类
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University, China（浙江大学软件学院） ； NetEase Yidun AI Lab, Hangzhou, China（网易易盾人工智能实验室）
AI总结 本文提出SCHK-HTC方法，通过层次知识提取模块和兄弟对比学习机制提升少样本层次文本分类性能，优于现有最先进方法。
Comments 5pages,3 figures,ICASSP 2026
OpenGuanDan: 一个大规模非完全信息游戏基准
机构 * School of Computer Science, Nanjing University of Posts（南京邮电大学计算机科学学院） ； NetEase Fuxi AI Lab, Netease Inc（网易凤凰AI实验室，网易公司） ； School of Intelligent Science（智能科学学院） ； Technology, Nanjing University（技术，南京大学）
AI总结 OpenGuanDan是一个用于评估多智能体决策算法的新型大规模非完全信息游戏基准，通过模拟中国四人纸牌游戏并支持人机对抗，揭示了当前AI在复杂决策任务中的不足。
用自我对战经验回放掌握围棋游戏
机构 * NetEase AI Lab（网易人工智能实验室）
AI总结 QZero通过自我对战和非策略经验回放，首次展示了无模型强化学习在掌握围棋中的高效性与可行性。
Comments 13 pages, 5 figures
SELECT：在现实世界场景文本数据中检测标签错误
机构 * Yidun AI Lab, NetEase（网易异度人工智能实验室）
AI总结 SELECT通过多模态训练和SSLC方法有效检测现实世界场景文本数据中的标签错误，提升文本识别准确性。
Fast-DataShapley: 用于训练数据估值的神经建模
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Netease, Fuxi AI Lab（网易智谱实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 Fast-DataShapley通过神经建模实现训练数据估值，提升效率和性能
Journal ref ACM WSDM 2026
机构 * NetEase Youdao（网易有道）
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（人工智能研究院，合肥综合性国家科学中心） ； School of Computing, National University of Singapore（计算学院，新加坡国立大学） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易伏羲AI实验室）
Comments ACL 2025 Main
机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易伏羲人工智能实验室）
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易伏羲人工智能实验室） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（杭州高等研究院，中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
Comments KDD2025 Accepted
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易伏羲人工智能实验室）
Comments Accepted to ACL 2025 (Main conference)
机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； NetEase Fuxi AI Lab（网易伏羲AI实验室）
机构 * NetEase Inc.（网易公司）
Comments ICMR 2025
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Netease BizEase（网易商业Ease）
Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023
机构 * Central South University（中南大学） ； CoAI Group（CoAI小组） ； DCST（国防科学技术大学） ； IAI（人工智能院） ； BNRIST（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Lingxin AI（灵犀AI） ； Fuxi AI Lab（伏羲AI实验室） ； NetEase Inc.（网易公司）
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