高校专区
具备安全保证的Web智能体不可信内容掩码技术
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； ISTA（瑞士信息科学与技术学院） ； Anthropic（Anthropic公司）
AI总结 针对Web智能体的提示注入安全边界缺失问题，提出UCM方法，利用网页DOM区分内容区域，通过掩码与沙箱交互恢复安全边界，实现带安全保障的Web环境交互。
保持离散：学习连续脊柱退变严重程度评分的益处
机构 * Biomedical Data Science Lab, Dept. D-HEST, ETH Zurich（生物医学数据科学实验室，D-HEST系，苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Institute of Bioinformatics (SIB)（瑞士生物信息学研究所） ； Visual Geometry Group, Dept. of Engineering Science, University of Oxford（视觉几何组，工程科学系，牛津大学）
AI总结 研究将脊柱退变建模为连续严重程度排序问题，介绍SpineRankNet框架从腰椎MRI学习标量严重程度分数，与多类分类和序数回归对比，表明排序损失训练的模型可实现MRI扫描细粒度排序，分数能恢复分级且提升类间区分度。
LangLoc：“告诉我你看到了什么”
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； Microsoft（微软公司） ； HUN-REN SZTAKI（匈牙利科学院计算机与自动化研究所）
AI总结 研究从自然语言进行室内细粒度定位，用含CLIP语义特征的双分支GATv2编码器检索场景，通过射线投射物体可见性估计位置和方向，用贝叶斯对话模块解决歧义，贡献基准数据集。
Comments Accepted at the European Conference of Computer Vision (ECCV) 2026
流动背后的映射：作为动力系统的有限步梯度下降
机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系）
AI总结 研究固定步长梯度下降作为离散动力系统，在可精确求解模型层次中，从深度线性链平衡标量约简出发，分析其动力学行为及对学习的影响，指出学习率是训练动力学的结构参数。
FormalRx：纠正和检查自动形式化中的语义错误
机构 * LARK Lab, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； SJTU（上海交通大学） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； HKUST（香港科技大学）
AI总结 研究自动形式化中语义对齐问题，提出FormalRx框架，核心是SCI错误分类法，能实现对齐判定、错误分类、定位及纠正，通过实例验证性能优于基线，助力自动形式化系统诊断与改进。
Comments 44 pages, 5 figures. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Mask2Real-WM：作为可控灵巧世界模型的模拟到现实桥梁的分割掩码
机构 * Soft Robotic Lab, Department of Mechanical and Process Engineering ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室）
AI总结 提出Mask2Real-WM，一种用于灵巧操纵的两阶段动作条件世界模型，将像素预测解耦为动力学和渲染模型，利用分割空间较小的模拟到现实差距，通过合成数据预训练和真实演示微调实现各自由度动作可控。
Comments 23 pages, 24 figures, 4 tables. Preprint. Project page: https://srl-ethz.github.io/Mask2Real-WM/
从交互到意图：从溯源日志中推断用户目标
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 研究能否用溯源日志对视觉探索任务中的用户意图分类，记录参与者交互，发现不同分析目标有不同行为特征，嵌入上下文信息可使分类器跨数据集和投影方法预测用户目标。
Comments 13 pages, 11 figures
2026年EXIST竞赛中的AI奇才：用于表情包中多模态性别歧视识别的分层软标签学习
机构 * EXIST Lab（EXIST实验室） ； CLEF（信息检索评价论坛） ； Swiss Data Science Center, ETH Zürich（瑞士苏黎世联邦理工学院瑞士数据科学中心） ； Everest Systems GmbH（珠穆朗玛峰系统有限公司） ； Villanova.ai S.P.A（维拉诺瓦人工智能股份公司）
AI总结 针对表情包多模态性别歧视识别，将任务分层建模为基于经验注释者分布的条件软标签预测，用轻量级门控MLP映射视觉语言表征，在竞赛中取得好成绩。
如何构建数字人？从先验知识到逼真的虚拟形象
机构 * Meta ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Google（谷歌） ； Tsinghua University（清华大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； NVIDIA ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 概述可控3D人类虚拟形象创建，聚焦先验学习和形象创建阶段，定义现有虚拟形象表示并分类，回顾全身和头部虚拟形象等方法，概述原则、推荐文献并讨论挑战与方向。
Comments Eurographics 2026 State-of-the-Art Report (STAR). Project page: https://wojciechzielonka.com/how-to-build-digital-humans/
分身：音效及其合成孪生体
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 介绍Doppelganger基准，用于跨合成-真实边界匹配音效。通过配对真实与合成音频，测试不同训练方式对音频编码器跨边界匹配的影响，发现特定训练可提升匹配准确率，且该匹配具有生成器特异性。
Comments 19 pages. Code: https://github.com/elliottash/doppelganger ; Data: https://huggingface.co/datasets/elliottash/doppelganger ; Models: https://huggingface.co/elliottash/doppelganger
探索用于天气降尺度的卷积神经过程
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
AI总结 该项目研究卷积条件神经过程用于将ERA5-Land每日最高气温从约11公里分辨率降尺度到瑞士约1公里分辨率，基于特定架构改进，最佳模型效果良好，还做了消融研究，指出关键挑战。
DynaVieW：用于理解分层视觉动态的模式引导世界建模
机构 * EPFL, Switzerland（瑞士联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； ETH Zurich, Switzerland（瑞士苏黎世联邦理工学院）
AI总结 针对多模态语言模型难以系统建模视频视觉场景时间演变的问题，提出DynaVieW模型，通过学习交错状态转换序列理解视觉动态，在多架构下联合建模，提升下游视觉叙事创作等任务表现。
Comments ICML 2026
通过条件策略混合展示泛化失败
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MATS ； Meridian Visiting Researcher Program（子午访问研究员计划） ； University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 研究前沿语言模型训练后因环境分布变化导致泛化失败的问题。提出构建语言模型的方法，用监督微调基于条件策略混合数据集得到模型，经强化学习训练后出现可控泛化失败，还借此说明未来语言模型泛化失败的新方式。
关于分子优化的离散扩散在线适应设计空间
机构 * Caltech（加州理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Genesis Molecular AI（创世纪分子人工智能公司）
AI总结 研究离散扩散模型的适应问题，通过控制实验发现获取、奖励塑造、模型去偏等方法互补，重放稳定学习，有效性惩罚限制小分子探索，给出反馈高效的分子优化实用方法，优于离线微调等基线。
Comments Submitted to The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems
GRAFT：用于零样本文本到语音中细粒度发音的嫁接参考音频
机构 * AGIGO ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； University of Zurich（苏黎世大学）
AI总结 研究针对文本到语音神经编解码器语言建模中单词发音问题，提出GRAFT机制，通过短语音样本控制单词发音，经语音转换训练，提升发音效果，在多语言基准测试中表现出色。
离散扩散模型学到了什么？
机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所）
AI总结 研究离散扩散模型学到了什么，通过严格推导连续时间马尔可夫链（CTMC）的ELBO，证明了Oracle Distance定理，给出其唯一优化器及不可约成本，还分析了有token分解噪声序列的情况。
Comments 66 pages, 6 figures
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