The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Unified Removal of Raindrops and Reflections: A New Benchmark and A Novel Pipeline

统一去除雨滴和反射：一个新的基准和一个新流程

Xingyu Liu, Zewei He, Yu Chen, Chunyu Zhu, Zixuan Chen, Xing Luo, Zhe-Ming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空航天学院） ； Huanjiang Laboratory（浣江实验室） ； Hangzhou Institute of Technology, Xidian University（西安电子科技大学杭州研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出统一去除雨滴和反射的任务，并构建了新的基准数据集，同时提出基于扩散的新型框架DiffUR³，有效去除两种退化，实验表明在基准和真实场景中表现优异。

Comments Accepted by ECCV 2026

EventVGGT: Exploring Cross-Modal Distillation for Consistent Event-based Depth Estimation

EventVGGT：探索跨模态蒸馏以实现一致的基于事件的深度估计

Yinrui Ren, Jinjing Zhu, Kanghao Chen, Zhuoxiao Li, Jing Ou, Zidong Cao, Tongyan Hua, Peilun Shi, Yingchun Fu, Wufan Zhao, Hui Xiong

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（珠海）） ； CUHK（香港中文大学） ； SCNU（华南师范大学） 纠错

AI总结 EventVGGT通过跨模态蒸馏实现一致的基于事件的深度估计，有效提升深度预测精度和泛化能力。

Comments Accepted to ECCV 2026

Fast, Slow, and Tool-augmented Thinking for LLMs: A Review

大语言模型的快速、慢速和工具增强思维：综述

Xinda Jia, Jinpeng Li, Zezhong Wang, Jingjing Li, Xingshan Zeng, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Yong Yu, Weiwen Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学机械工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd., Beijing 100084, China（华为技术有限公司） ； Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学系统工程与工程管理系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Huawei Hong Kong Research Center, Hong Kong 999077, China（华为香港研究中心） 纠错

AI总结 综述大语言模型推理进展，基于认知心理学提出LLM推理策略分类法，沿快速/慢速、内部/外部两个知识边界分类，系统调查相关工作并依关键因素归类方法，指出其面临的挑战与未来方向。

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-51673-0}

Adversarial Rademacher Complexity of Deep Neural Networks

深度神经网络的对抗拉德马赫复杂度

Jiancong Xiao, Yanbo Fan, Ruoyu Sun, Zhi-Quan Luo

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanjing University Suzhou（南京大学苏州校区） 纠错

AI总结 研究深度神经网络对抗攻击下的泛化问题，引入中间对抗样本概念及计算框架，给出深度神经网络对抗拉德马赫复杂度的首个界定，并通过实验表明权重范数是影响稳健泛化差距的关键因素。