Fudan University（复旦大学）

ADS-POI: Agentic Spatiotemporal State Decomposition for Next Point-of-Interest Recommendation

ADS-POI: 基于代理的时空状态分解用于下一步兴趣点推荐

Zhenyu Yu, Chunlei Meng, Yangchen Zeng, Mohd Yamani Idna Idris, Shuigeng Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Malaya（马来亚大学） 纠错

AI总结 ADS-POI通过分解用户行为为多个时空感知状态，提升兴趣点推荐的准确性和鲁棒性，实验显示其优于现有最先进基线。

CaST-POI: Candidate-Conditioned Spatiotemporal Modeling for Next POI Recommendation

CaST-POI：基于候选人的空间时间建模用于下一步POI推荐

Zhenyu Yu, Chunlei Meng, Yangchen Zeng, Mohd Yamani Idna Idris, Shuigeng Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Malaya（马来亚大学） 纠错

AI总结 本文提出CaST-POI模型，通过候选条件化序列阅读器动态关注用户历史，引入候选相对时间空间偏置，提升POI推荐性能。

StreamMeCo: Long-Term Agent Memory Compression for Efficient Streaming Video Understanding

StreamMeCo：用于高效流视频理解的长期智能体内存压缩

Junxi Wang, Te Sun, Jiayi Zhu, Junxian Li, Haowen Xu, Zichen Wen, Xuming Hu, Zhiyu Li, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）技术有限公司） 纠错

AI总结 StreamMeCo通过内存图连通性引入边自由minmax采样和边感知权重剪枝，有效压缩内存并保持精度，实验表明在70%压缩下实现1.87倍检索速度提升和1.0%的准确率提升。

Comments 2026ACL Findings

Kernel-Smith: A Unified Recipe for Evolutionary Kernel Optimization

Kernel-Smith：一种统一的进化核优化配方

He Du, Qiming Ge, Jiakai Hu, Aijun Yang, Zheng Cai, Zixian Huang, Sheng Yuan, Qinxiu Cheng, Xinchen Xie, Yicheng Chen, Yining Li, Jiaxing Xie, Huanan Dong, Yaguang Wu, Xiangjun Huang, Jian Yang, Hui Wang, Bowen Zhou, Bowen Li, Qipeng Guo, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； MetaX 纠错

AI总结 Kernel-Smith结合稳定评估驱动的进化代理与进化导向的后训练配方，通过GPU核与运算符生成实现高性能优化，其在KernelBench上取得最佳速度提升，超越多个前沿模型。

FGAS: Fixed Decoder Network-Based Audio Steganography with Adversarial Perturbation Generation

FGAS：基于固定解码器网络的音频隐写术与对抗扰动生成

Jialin Yan, Yu Cheng, Zhaoxia Yin, Xinpeng Zhang, Shilin Wang, Tanfeng Sun, Xinghao Jiang

机构 * School of Communication & Electronic Engineering, East China Normal University（东华大学通信与电子工程学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） ； School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） 纠错

AI总结 本文提出FGAS，一种基于固定解码器网络的音频隐写术，通过生成对抗扰动提升音频质量与抗隐写分析性能，实验显示其在PSNR和抗攻击方面优于现有方法。