Fudan University（复旦大学）

Chain-of-Glimpse: Search-Guided Progressive Object-Grounded Reasoning for Video Understanding

链式窥视：面向视频理解的搜索引导渐进性对象基础推理

Zhixuan Wu, Quanxing Zha, Teng Wang, Genbao Xu, Wenyuan Gu, Wei Rao, Nan Ma, Bo Cheng, Soujanya Poria

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China.（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，北京，中国） ； Institute of Big Data, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University, China.（大数据研究院，复旦大学计算机科学与人工智能学院，中国） ； ARC Lab, Tencent PCG, Shenzhen, China.（腾讯PCG深圳实验室，深圳，中国） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Technology, Beijing, China.（北京理工大学人工智能学院，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出Chain-of-Glimpse框架，通过搜索引导的渐进推理解决视频中对象变化问题，提升多步骤决策的准确性和可解释性。

ADMIT: Few-shot Knowledge Poisoning Attacks on RAG-based Fact Checking

ADMIT: RAG基事实核查中的少样本知识污染攻击

Yutao Wu, Xiao Liu, Yinghui Li, Yifeng Gao, Yifan Ding, Jiale Ding, Xiang Zheng, Xingjun Ma

机构 * Deakin University（德金大学） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 ADMIT提出一种无需访问目标模型的少样本攻击方法，通过注入真实证据来翻转事实核查决策，实验显示其在多种系统中成功率达86%，揭示了RAG事实核查系统的重大漏洞。

A Scalable Multi-LLM Collaboration System with Retrieval-based Selection and Exploration-Exploitation-Driven Enhancement

可扩展的多语言模型协作系统：基于检索的选择与探索-利用驱动增强

Shengji Tang, Jianjian Cao, Weihao Lin, Jiale Hong, Bo Zhang, Shuyue Hu, Lei Bai, Tao Chen, Wanli Ouyang, Peng Ye

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SMCS系统，通过检索优先选择模块和探索-利用驱动后验增强模块，有效协调多个开源语言模型，实验显示其在多个任务中优于闭源模型，且在不同数据集上超越开源模型的平均最佳结果。

LRCP: Low-Rank Compressibility Guided Visual Token Pruning for Efficient LVLMs

LRCP: 低秩压缩性引导的视觉标记修剪用于高效的LVLMs

Hongyu Lu, Feng Zhang, Wenwei Jin, Huanling Hu, Tianjun Shi, Shikai Jiang, Yao Hu, Jiawei Li

机构 * Xiaohongshu（小红书） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出LRCP，通过低秩压缩性引导视觉标记修剪，有效减少视觉语言模型的推理成本，实现94.7%的图像理解性能保留和88.9%的标记减少。

Comments The paper includes 11 figures, multiple tables, comprehensive experimental results on 11 image understanding benchmarks and 3 video benchmarks, with extensive ablation studies and qualitative visualizations

Capability Conditioned Scaffolding for Professional Human LLM Collaboration

专业领域能力条件下的支架框架

Sen Yang, Yinglei Ma

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出能力条件支架框架，通过划分强、混合和弱领域，基于结构化能力档案调节干预行为，提升专业人类与AI协作的可靠性。

Agent4POI: Agentic Context-Conditioned Affordance Reasoning for Multimodal Point-of-Interest Recommendation

Agent4POI: 基于代理的上下文条件化 affordance 推理用于多模态兴趣点推荐

Jinze Wang, Yangchen Zeng, Tiehua Zhang, Lu Zhang, Yuze Liu, Yongchao Liu, Xingjun Ma, Zhu Sun

机构 * Tongji University（同济大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Chengdu University of Information Technology（成都信息工程大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

AI总结 Agent4POI 提出一种新的兴趣点推荐框架，通过在推荐时生成上下文条件化的多模态表示，而非依赖静态兴趣点嵌入。该方法通过代理生成动态 affordance 查询并执行跨模态推理，提升推荐效果。

DeepSlide: From Artifacts to Presentation Delivery

DeepSlide：从瑕疵到演示交付

Ming Yang, Zhiwei Zhang, Jiahang Li, Haoseng Liu, Yuzheng Cai, Weiguo Zheng

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 DeepSlide是一种人机协同的多智能体系统，旨在优化演示全过程，从需求获取到脚本生成，提升演示的动态表现力和叙事流畅性。

Comments 37 pages,10 figures,9 tables

3D Skew-Normal Splatting

三维斜正态散射

Xiangru Wu, Ke Fan, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出Skew-Normal Splatting，通过引入可学习的斜度参数，实现对称高斯与半高斯形状的连续插值，提升边界和内部区域的建模灵活性，并改进训练稳定性。

Reward Auditor: Inference on Reward Modeling Suitability in Real-World Perturbed Scenarios

奖励审计员：在现实扰动场景中对奖励建模适用性的推断

Jianxiang Zang, Yongda Wei, Ruxue Bai, Shiyu Jiang, Nijia Mo, Binhong Li, Qiang Sun, Hui Liu

机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； School of Statistics and Data Science, Shanghai University of International Business and Economics（上海国际商务经济学院统计与数据科学学院） ； Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）数据科学与分析方向） 纠错

AI总结 本文提出奖励审计员框架，用于评估奖励模型在现实扰动场景中的适用性，通过统计显著性和效应量分析模型的可靠性与漏洞严重性。

Blending Supervised and Reinforcement Fine-Tuning with Prefix Sampling

融合监督学习与强化学习微调的前缀采样

Zeyu Huang, Tianhao Cheng, Zihan Qiu, Zili Wang, Yinghui Xu, Edoardo M. Ponti, Ivan Titov

机构 * ILCC, University of Edinburgh（爱丁堡大学ILCC） ； Fudan University（复旦大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里集团Qwen团队） ； ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学ILLC） 纠错

AI总结 本文提出Prefix-RFT方法，结合示范数据与探索学习，通过数学问题验证其有效性，超越了单独SFT和RFT以及混合策略方法。

Comments ICML 2026