Fudan University（复旦大学）

Atoms of Thought: Universal EEG Representation Learning with Microstates

思想的原子：基于微状态的通用EEG表示学习

Xinyang Tian, Ruitao Liu, Ziyi Ye, Siyang Xue, Xin Wang, Xuesong Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； School of Clinical Medicine, Tsinghua University（清华大学临床医学院） ； Beijing Five Seasons Medical Technology Co., Ltd.（北京五 Seasons 医疗科技有限公司） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于微状态的通用EEG表示学习方法，通过将连续EEG信号聚类为离散的微状态序列，构建了一个通用的微状态分词器，并在睡眠分期、情绪识别和运动想象分类等下游任务中展示了其优越性，同时提高了可解释性和扩展性。

Comments Accepted by the 3rd International Workshop on Multimodal and Responsible Affective Computing (MRAC 2025). 8 pages of main text, 23 pages total, 5 figures, 4 tables

PixVerve: Advancing Native UHR Image Generation to 100MP with a Large-Scale High-Quality Dataset

PixVerve：通过大规模高质量数据集将原生超高清图像生成推至100MP

Haojun Chen, Haoyang He, Chengming Xu, Qingdong He, Junwei Zhu, Yabiao Wang, Zhucun Xue, Xianfang Zeng, Zhennan Chen, Xiaobin Hu, Hao Zhao, Yong Liu, Jiangning Zhang, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出PixVerve-95K数据集，通过精心设计的数据管道构建，包含95K张高分辨率图像和七维标注，用于推动超高清图像生成技术，通过三种训练方案将T2I基础模型扩展到100MP生成，并建立PixVerve-Bench评估协议。

Comments Project page is available at https://haojunchen663.github.io/projects/PixVerve/

SetCon: Towards Open-Ended Referring Segmentation via Set-Level Concept Prediction

SetCon: 通过集级概念预测实现开放式的指称分割

Zhixiong Zhang, Yizhuo Li, Shuangrui Ding, Yuhang Zang, Shengyuan Ding, Long Xing, Yibin Wang, Qiaosheng Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence 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） 纠错

AI总结 本文提出SetCon，通过集级概念预测实现开放式的指称分割，利用LVLM生成的自然语言概念作为语义条件进行联合掩码-集解码，提高了分割的完整性和互斥性。

Nested Spatio-Temporal Time Series Forecasting

嵌套时空时间序列预测

Yinghao Ai, Yukai Zhou, Ruoxi Jiang, Junyi An, Chao Qu, Zhijian Zhou, Shiyu Wang, Fenglei Cao, Zenglin Xu, Furao Shen, Yuan Qi

机构 * Fudan University, Shanghai（复旦大学） ； Department of Computer Science and Technology, Nanjing University（南京大学计算机科学与技术系） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出了一种嵌套预测框架，通过结合未来宏观区域趋势与微观历史观测，实现了精细化预测，并通过谱聚类方法构建语义连贯的区域，有效过滤系统性噪声并保留关键趋势，实验表明该方法在多个高维数据集上优于现有最先进基线。

Comments Accept by ICML 2026

3DMambaComplete: Exploring Structured State Space Model for Point Cloud Completion

3DMambaComplete：探索结构状态空间模型用于点云补全

Yixuan Li, Weidong Yang, Ben Fei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机学院数据科学实验室） ； Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系） 纠错

AI总结 本文提出3DMambaComplete，一种基于Mamba框架的点云补全网络，通过HyperPoint生成、分散和变形模块有效解决点云补全中的局部细节丢失和计算复杂度问题，实验表明其优于现有方法。

Comments 24 pages, 14 figures, 10 tables

LLMEval-Logic: A Solver-Verified Chinese Benchmark for Logical Reasoning of LLMs with Adversarial Hardening

LLMEval-Logic: 一个验证求解器的中文逻辑推理基准，具有对抗性强化

Ming Zhang, Qiyuan Peng, Yinxi Wei, Yujiong Shen, Kexin Tan, Yuhui Wang, Zhenghao Xiang, Junjie Ye, Zhangyue Yin, Zhiheng Xi, Shihan Dou, Tao Gui, Maxm Pan, Ruizhi Yang, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied Artificial Intelligence（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Hunyuan Team Tencent（腾讯 Hunyuan 团队） ； School of Philosophy Fudan University（复旦大学哲学学院） 纠错

AI总结 本文提出LLMEval-Logic，一个基于真实情境场景的中文逻辑推理基准，通过作者和专家共同审核自然语言项目及其形式化参考，利用Z3验证注释答案，构建自然到形式的评分标准，并通过闭环对抗流程强化选定项目。基准包含246个基础项目和190个难度项目，评估14个前沿LLM显示当前模型存在显著差距。

MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation

MCNav: 用于零样本目标导向导航的记忆感知动态认知图

Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu, Li Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 本文提出MCNav，一种记忆感知的动态认知图导航框架，通过高效查询已探索区域的相关物体信息，解决零样本目标导向导航中目标丢失或误识别的问题，通过目标再验证和遗漏目标再探索策略，结合黑名单和双检机制，实现最先进的性能。

Beyond Mode Collapse: Distribution Matching for Diverse Reasoning

超越模式崩溃：用于多样化推理的分布匹配

Xiaozhe Li, Yang Li, Xinyu Fang, Shengyuan Ding, Peiji Li, Yongkang Chen, Yichuan Ma, Tianyi Lyu, Linyang Li, Dahua Lin, Qipeng Guo, Qingwen Liu, Kai Chen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Independent（独立） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出DMPO方法，通过原理性近似前向KL最小化来防止on-policy强化学习中的模式崩溃，展示了在NP难组合优化问题上的改进效果，提升了多样化推理能力。

What and When to Distill: Selective Hindsight Distillation for Multi-Turn Agents

什么和何时去蒸馏：多轮代理的定向 hindsight 蒸馏

Xiaozhe Li, Tianyi Lyu, Yang Li, Yichuan Ma, Peiji Li, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Tongji University Shanghai AI Laboratory（同济大学上海人工智能实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文研究了多轮代理中如何选择性地利用 hindsight 蒸馏，提出了一种基于环境反馈的强化学习框架 SERL，通过任务奖励和环境反馈的结合，在 ALFWorld 和 WebShop 任务中取得了较高的成功率。

Latent Action Reparameterization for Efficient Agent Inference

潜在动作重参数化用于高效智能体推断

Wenhao Huang, Qingwen Zeng, Qiyue Chen, Zijie Guo, Yu Sun, Cheng Yang, Siru Ouyang, Jiri Gesi, Fang Wu, Jiayi Zhang, Huaming Chen, Bang Liu, Xiangru Tang, Chenglin Wu

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； DeepWisdom ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon Science（亚马逊科学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Mila - Quebec AI Institute（蒙特利尔人工智能研究所） 纠错

AI总结 本文提出Latent Action Reparameterization (LAR)框架，通过学习紧凑的潜在动作空间来提升大语言模型智能体的推断效率，减少有效动作 horizon 并保持原始动作空间的表达性。

GenTS: A Comprehensive Benchmark Library for Generative Time Series Models

GenTS：生成时间序列模型的综合基准库

Chenxi Wang, Xiaorong Wang, Peiyang Li, Yi Wang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出GenTS，一个用于系统评估生成时间序列模型的综合且可扩展的基准库，通过统一的数据预处理流程、多样化的模型集合和全景评估指标，为生成模型提供了更灵活的评估框架。

RoadmapBench: Evaluating Long-Horizon Agentic Software Development Across Version Upgrades

RoadmapBench: 评估跨版本升级的长期代理软件开发

Xinbo Xu, Ruihan Yang, Haiyang Shen, Wendong Xu, Bofei Gao, Ruoyu Wu, Kean Shi, Weichu Xie, Xuanzhong Chen, Ming Wu, Jason Zeng, Michael Heinrich, Elvis Zhang, Liang Chen, Kuan Li, Baobao Chang

机构 * UniPat AI ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； G Labs（0G实验室） ； Pipeline Lab（Pipeline实验室） 纠错

AI总结 本文提出RoadmapBench，一个基于真实开源版本升级的115个长期编码任务的基准，旨在评估长期多目标软件开发，发现现有基准无法有效评估此类任务，表明长期软件开发仍是难题。

Comments 30 pages, 15 figures

$π$-Bench: Evaluating Proactive Personal Assistant Agents in Long-Horizon Workflows

$π$-Bench：评估长周期工作流中主动型个人助理代理

Haoran Zhang, Luxin Xu, Zhilin Wang, Runquan Gui, Shunkai Zhang, Haodi Lei, Zihao He, Bingsu He, Chicheng Qin, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yang Yang, Yu Cheng, Yafu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 本文提出$π$-Bench基准，用于评估个人助理代理在长周期工作流中的主动协助能力，通过100个多轮任务和5种特定领域用户角色，验证代理在未明确表达意图前识别和执行隐藏意图的能力，揭示主动协助的挑战及前期交互对后续任务的重要性。

Comments 44 pages

DLEBench: Evaluating Small-scale Object Editing Ability for Instruction-based Image Editing Model

DLEBench: 评估基于指令的图像编辑模型在小规模物体编辑能力

Shibo Hong, Boxian Ai, Jun Kuang, Wei Wang, FengJiao Chen, Zhongyuan Peng, Chenhao Huang, Yixin Cao

机构 * College of Computer Science（计算机科学学院） ； Artificial Intelligence（人工智能） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出DLEBench，首个专门评估基于指令的图像编辑模型在小规模物体编辑能力的基准，通过1889个样本覆盖复杂场景，揭示了现有模型在小物体编辑上的性能差距，强调了专用基准的重要性。

Fast-BEV++: Fast by Algorithm, Deployable by Design

Fast-BEV++: 通过算法加速，通过设计部署

Yuanpeng Chen, Hui Song, Sheng Yang, Wei Tao, Shanhui Mo, Shuang Zhang, Xiao Hua, Tiankun Zhao

机构 * iMotion Automotive Technology (Suzhou) Co., Ltd（iMotion汽车技术（苏州）有限公司） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

AI总结 本文提出Fast-BEV++，通过算法加速和设计部署两个原则，解决自动驾驶中低成本鸟眼视图感知在精度与部署效率之间的矛盾，实现了3倍速度提升并在nuScenes基准上取得0.488 NDS的新状态-of-the-art结果，同时在134 FPS以上实现实时推理。

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DarkLLM: Learning Language-Driven Adversarial Attacks with Large Language Models

DarkLLM: 利用大语言模型学习语言驱动的对抗攻击

Ye Sun, Xin Wang, Jiaming Zhang, Yifeng Gao, Yixu Wang, Yifan Ding, Qixian Zhang, Henghui Ding, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出DarkLLM，一种基于大语言模型的对抗攻击框架，通过将自然语言攻击指令转换为潜在攻击向量，生成有效的对抗扰动，统一了多种攻击类型并实现了灵活可控的对抗生成。

Comments 23 pages, 13 figures