Fudan University（复旦大学）

InternVL-U: Democratizing Unified Multimodal Models for Understanding, Reasoning, Generation and Editing

InternVL-U: 使统一多模态模型在理解、推理、生成和编辑方面更加普及

Changyao Tian, Danni Yang, Guanzhou Chen, Erfei Cui, Zhaokai Wang, Yuchen Duan, Penghao Yin, Sitao Chen, Ganlin Yang, Mingxin Liu, Zirun Zhu, Ziqian Fan, Leyao Gu, Haomin Wang, Qi Wei, Jinhui Yin, Xue Yang, Zhihang Zhong, Qi Qin, Yi Xin, Bin Fu, Yihao Liu, Jiaye Ge, Qipeng Guo, Gen Luo, Hongsheng Li, Yu Qiao, Kai Chen, Hongjie Zhang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab） 纠错

AI总结 InternVL-U通过轻量级统一多模态模型，在保持强大生成能力的同时，实现了在理解、推理、生成和编辑方面的高效平衡。

Comments technical report, 61 pages, https://github.com/OpenGVLab/InternVL-U

Towards Unified Multimodal Interleaved Generation via Group Relative Policy Optimization

迈向统一多模态交错生成的群体相对策略优化

Ming Nie, Chunwei Wang, Jianhua Han, Hang Xu, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿恒智能科技有限公司） 纠错

AI总结 本文提出基于强化学习的后训练策略，通过群体相对策略优化框架提升统一多模态模型的交错生成能力，实验表明其在质量与连贯性上显著优于现有方法。

From Weighting to Modeling: A Nonparametric Estimator for Off-Policy Evaluation

从加权到建模：一种非参数估计器用于离策略评估

Rong J. B. Zhu

机构 * Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（脑启发式智能科学与技术研究院，复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出非参数加权方法，通过建模奖励预测降低离策略评估的方差，实现低偏差和高精度的价值估计。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (3/2026)

IntroSVG: Learning from Rendering Feedback for Text-to-SVG Generation via an Introspective Generator-Critic Framework

IntroSVG: 通过反思生成器-批评者框架从渲染反馈中学习以实现文本到SVG生成

Feiyu Wang, Jiayuan Yang, Zhiyuan Zhao, Da Zhang, Bingyu Li, Peng Liu, Junyu Gao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； TeleAI ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 IntroSVG通过反思生成器-批评者框架，结合监督微调和直接偏好优化，实现文本到SVG生成的高质量输出。

Mitigating Long-Tail Bias in HOI Detection via Adaptive Diversity Cache

通过自适应多样性缓存缓解HOI检测中的长尾偏差

Yuqiu Jiang, Xiaozhen Qiao, Yifan Chen, Ye Zheng, Zhe Sun, Xuelong Li

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

AI总结 本文提出自适应多样性缓存模块，通过无训练机制缓解HOI检测中的长尾偏差，提升稀有类别检测性能。

Semi-Supervised Conformal Prediction With Unlabeled Nonconformity Score

半监督置信预测与未标记非一致性评分

Xuanning Zhou, Zihao Shi, Hao Zeng, Xiaobo Xia, Bingyi Jing, Hongxin Wei

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 本文提出SemiCP，通过结合标记和未标记数据提升置信预测的覆盖性能，实验表明在有限标记数据下可显著降低覆盖差距。

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