AI 大模型
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
一种在生成式人工智能中学习价值系统的方法
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究生成式人工智能中价值系统学习问题，提出将先前验证的方法用于此场景，基于成对偏好数据同时学习价值基础实现与价值系统表示，算法动态排序，评估显示其性能优、权衡小且可解释性强。
Comments Full version of a to be published paper in proceedings of the 9th AAAI/ACM conference in AI, Ethics and Society (AIES 2026). Includes supplementary material. 20 pages, 2 figures
SGMCE：厚血涂片疟原虫物种识别的基于片段的形态学概念解释
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究旨在解决厚血涂片疟原虫物种识别中深度学习缺乏形态学证据的问题，提出SGMCE框架，无需额外训练等，通过提取特征、查询GPT-4o生成自然语言解释，经多指标验证，在多种检测中取得较好结果。
Comments Accepted for publication in the 30th Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2026), Dublin. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
用于多事件长视频理解的模块化动态粒度视频语言模型
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对长视频理解中视觉令牌预算与多事件捕捉的矛盾问题，提出MoD-VLLM框架，含正-负视频片段定位和模块化动态粒度反射模块，结合动态粒度强化学习策略，在多事件长视频基准测试中显著优于现有基线。
Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)
SceneBind：跨视觉、音频和语言绑定“什么”与“哪里”
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国外国语大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究提出SceneBind全模态场景表示，结合全局语义与对象中心语义空间插槽解决空间结构缺失问题，还提出匹配方案。通过构建新数据集及训练协议进行训练评估，兼容预训练编码器，实现先进检索并能零样本转移到下游任务。
Comments Project website: https://scenebind.github.io/
多域检索的认证域一致性：具有共形风险保证的无标签逐域污染控制
机构 * Electric Power Research Institute (EPRI)（电力研究协会）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对多域检索中错误域证据及污染控制问题，提出C3R控制层。基于风险控制预测集构建双分割方案，认证污染预算。通过实验验证其稳定性及有效性，能减少错误权威基础，且与冻结堆栈和重排器无关。
Comments Submitted to ACM TOI
SynCLIP：用于鲁棒开放词汇密集感知的同义词一致语言-图像预训练
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Space Information System and Integrated Application（空间信息系统与集成应用国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村科学城）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究针对开放词汇密集感知中同义词引起的定位不一致问题，提出SynCLIP框架，通过SSA和SAR模块增强注意力一致性与定位精度，构建SEViC支持预训练，实验证明该方法显著提升定位一致性并达领先性能。
Comments Accepted by CVPR 2026
利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究如何利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象，通过渲染多视图图像、分析语义部分、绘制分割掩码、重新投影和拟合超二次基元的流程，实现与类别无关且方向不变，在相关数据集上Chamfer距离最低。
Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables
回归基础：通过SMILES-图翻译提升大语言模型中的分子理解
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（中关村人工智能学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究针对分子大语言模型缺乏可靠结构基础的问题，提出MolBasic框架，通过SMILES-图翻译加强结构理解，用多级结构感知基准和渐进学习方案，提升了结构理解及下游任务表现。
用于全模态密集视频字幕的并行自回归解码
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究密集视频字幕生成，提出并行自回归框架，利用事件间弱局部依赖重组因果依赖图，引入全局规划和事件分解并行解码机制，提升效率与字幕性能。
Comments ECCV 2026. Project website: https://github.com/showlab/PadCaptioner
S-EMBER：用于流式自我中心记忆检索的大规模基准测试
机构 * FAIR, Meta（公平研究院，元公司） ； Reality Labs, Meta（现实实验室，元公司）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 研究针对可穿戴设备连续第一人称记录下AI助手的情景记忆问题，引入S-EMBER基准测试，通过视频及问答对模拟真实交互，发现前沿模型存在定位矛盾，为可穿戴AI代理情景记忆发展奠定基础。
H-OPD：置信感知异构多教师多模态在线策略蒸馏
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； ByteDance（字节跳动） ； USTC（中国科学技术大学） ； Beijing Key Laboratory of Network System and Network Culture（北京网络系统与网络文化重点实验室） ； Key Laboratory of Interactive Technology and Experience System, Ministry of Culture and Tourism（文化和旅游部互动技术与体验系统重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 研究多模态推理的在线策略蒸馏问题，提出H-OPD框架，通过验证异构教师互补性，以令牌级教师仲裁取代任务或样本级路由，结合视觉与文本教师，在多基准测试中性能优越。
Comments Technical report(work-in-progress). Code will be available at \url{https://github.com/buptyqx/H-OPD}
DramaDirector: 几何引导的短剧生成
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出几何引导框架DramaDirector，通过检索真实短剧的深度-姿态参考，结合模式约束SFT和GRPO训练规划器，实现从情节到多镜头短剧的生成，在忠实度、一致性和可控性上优于基线。
Comments 20 pages, 17 figures, 6 tables. Code is available at https://github.com/iLearn-Lab/DramaDirector
强化学习中分布偏移的统一因果起源分类法
机构 * IMT Atlantique（IMT大西洋） ； Flinders University（弗林德斯大学） ； IRL Crossing ； Priori Analytica ； CNRS（法国国家科学研究中心）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种统一因果起源分类法，将强化学习中的分布偏移按因果来源（内部/外部）和时间边界（显式/隐式/混合）分类，统一了分布内/外泛化与非平稳性分析。
Comments The paper is currently under review
MVP-Nav: 多层价值地图规划导航器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对零样本目标导航中缺乏深度信息导致的物理不确定性，提出MVP-Nav框架，通过3D基础模型重建物理占用并构建多层价值地图，实现语义与物理约束的统一规划，达到最先进性能。
DMV-Bench: 通过偶然线索注入诊断长程多模态智能体的视觉记忆
机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出首个交互式多模态智能体视觉记忆基准DMV-Bench，基于双编码理论设计DualMem架构，在长链任务中优于现有方法。
Comments 16 pages
Look-Before-Move：动态3D故事世界中的叙事驱动世界视觉注意力
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出Look-Before-Move框架，通过语义观察合约、蒙特卡洛视点搜索和语义轨迹接地，在动态3D故事世界中实现叙事驱动的视觉注意力规划，提升主体感知、意图一致性和轨迹质量。
Comments 25 pages, 17 figures
置信度感知的工具编排用于鲁棒视频理解
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 针对视频推理模型盲目信任所有帧的问题，提出Robust-TO框架，通过每帧可信度评分、统一证据接口和三阶段合成机制，在八项任务上实现56.4%准确率，超越最强开源基线10.6%，并在五种真实扰动下保持54.3%准确率。
Comments Project page: https://rova-v2.github.io/
物理约束基础模型的智能体演化
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出基于演化知识图谱的多智能体发现引擎，自动设计硬件兼容计算系统，在基础模型部署中演化出超越人工的压缩方法，实现大规模模型高效部署。
Comments 29 pages, 5 main figures and 4 extended data figures
社会结构在三维人-人交互生成中的重要性
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出Solo-to-Social框架，利用LLM规划社会结构（阶段分解、角色分配）并指导运动执行器生成协调的双人3D运动，解决文本驱动的人-人交互生成问题。
智能体模型批判
机构 * Institute of Foundation Models, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文区分了自动化与智能体，提出真正智能体需内化目标、身份、决策、自我调节和学习等结构，并设计了GIC通用智能体架构。
一种面向 doScenes 指令驾驶挑战的 DVDrive 方法
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Xiaomi EV（小米汽车）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出基于 OmniDrive 的指令条件轨迹预测方法，引入 DVPE 分视角感知模块减少跨视角干扰，提升多视角视觉定位与语言指令对齐能力。
CourseBlueprint：基于课程语料库的自适应教学视频生成的结构化流程
机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（计算机科学系，拉特格斯理工学院） ； Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（生物医学工程系，拉特格斯理工学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出CourseBlueprint流程，通过结构化教学蓝图（含先决条件图、自适应控制、参与合约）从课程语料库生成自适应教学视频，实验证明显式教学合约比表面流畅性更关键。
AI经济学家代理：一种基于模型的经济分析代理框架，结合RAG、知识图谱和大语言模型
机构 * Mizuho-DL Financial Technology, Co., Ltd.（Mizuho-DL金融科技有限公司）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种基于RAG的AI经济学家代理框架，利用知识图谱和大语言模型进行经济情景分析，通过代理规划、检索证据、选择模型并生成报告，提高经济叙事的连贯性和可追溯性。
基于上下文学习的深度学习工作负载迁移智能体框架
机构 * Google（谷歌）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出结合上下文学习与Oracle驱动的自调试的自主系统，实现从PyTorch到JAX的深度学习模型自动迁移，在神经模块上达到91%数值等价性。
子语义图像分割
机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technion（以色列理工学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出子语义图像分割，通过耦合视觉-语言模型与SAM，并引入DETECTURE解决语言泄漏、提示竞争和语义失真问题，在自建数据集TextureADE上取得最优性能。
Comments 23 pages. Code: https://github.com/Scientific-Computing-Lab/TextureDetecture
从AGI到ASI
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； University College London（伦敦大学学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 探讨从人类级通用人工智能到超级智能的转变路径，包括扩展、范式转变、递归改进和多智能体涌现，并分析摩擦与瓶颈。
面向入门编程教育的可解释AI助手：通过教师-AI协作提高反馈可靠性
机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出一种可解释AI驱动的课堂助手，通过分析学生代码、映射逻辑错误到教师识别的误解并提供教师撰写的反馈，提高入门编程课程中反馈的可靠性和可解释性。
Comments Full paper accepted to the 27th International Conference on AI in Education (AIED 2026)
标准可解释模型：一种基于拉格朗日力学的可解释机器学习通用理论，用于演绎设计可解释方法
机构 * IBM Research (CH)（IBM研究院（瑞士）） ； University of Oxford (UK)（牛津大学（英国）） ； University of Cambridge (UK)（剑桥大学（英国）） ； KU Leuven (BE)（鲁汶大学（比利时）） ； Institute of Physics of the Czech Academy of Sciences (CZ)（捷克科学院物理研究所（捷克））
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出标准可解释模型（SIM），基于拉格朗日力学从前提演绎出可解释性对称性和约束，通过最小化拉格朗日函数得到最优可解释模型，解决现有方法局限性并指导新方法设计。
基于LSTM的财产保险损失准备金结构性断点检测：气候信息方法
机构 * Stony Brook University（石溪大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对气候变化导致传统精算方法失效的问题，提出使用LSTM神经网络检测结构性断点，在佛罗里达和路易斯安那州数据上预期将巨灾年份准备金精度提升15-20%，并给出理论保证。
Comments 15 pages, 0 figures, whitepaper YC
FreeBridge: 用于细胞转变动力学的变分薛定谔桥
机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University Health Network（大学健康网络）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对高内涵成像中细胞扰动建模的端点监督问题，提出FreeBridge方法，通过变分薛定谔桥在固定细胞流形上学习随机传输，并利用经验潜在支持正则化约束中间路径，在保持端点保真度的同时减少中间支持违规。
Comments Accepted to MICCAI 2026 (early accept). Project page: https://y-research-sbu.github.io/FreeBridge/
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