Fudan University（复旦大学）

Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games

超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现

Shengyuan Ding, Xilin Wei, Xinyu Fang, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Yuhang Zang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。

Enhancing Multilingual Reasoning via Steerable Model Merging

通过可引导的模型合并增强多语言推理

Zhuoran Li, Rui Xu, Jian Yang, Junnan Liu, Zhijun Chen, Qianren Mao, Hongcheng Guo, Jiaheng Liu, Likang Xiao, Ming Li, Xiaojie Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。

Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings

Maturing Markov Decision Processes: Decision Making under Increasing Information and Shrinking Action Sets

成熟马尔可夫决策过程：信息增加与动作集缩小下的决策制定

Jiaxi Liu, Aiping Yang, Yuhang Yang, Shuqi Zhang, Zewei Dong, Jiangming Yang, Xuebin Chen

机构 * Ant International（蚂蚁国际） ； School of Economics, Sichuan University（四川大学经济学院） ； School of Economics, Fudan University（复旦大学经济学院） 纠错

AI总结 针对决策过程中信息增加与动作集缩小的不对称性，提出成熟马尔可夫决策过程（MMDP）框架，并基于过期动作优先级原则开发结构感知强化学习方法，实验证明其能提升学习效率。

Comments 25 pages, 9 figures

LegalWorld: A Life-Cycle Interactive Environment for Legal Agents

LegalWorld: 法律智能体的生命周期交互环境

Songhan Zuo, Shengbin Yue, Tao Chiang, Guanying Li, Yun Song, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Northwest University of Political and Law（西北政法大学） 纠错

AI总结 提出LegalWorld，一个将中国民事诉讼建模为五阶段因果链的生命周期交互环境，基于75309对判决书构建，并评估多智能体在连续诉讼中的能力差异。

Efficient Image-to-Image Schrödinger Bridge for CT Field of View Extension

面向CT视野扩展的高效图像到图像薛定谔桥

Zhenhao Li, Song Ni, Long Yang, Xiaojie Yin, Haijun Yu, Jiazhou Wang, Hongbin Han, Weigang Hu, Yixing Huang

机构 * Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学人民医院医学技术研究所） ； Shanghai Cancer Center, Fudan University（复旦大学上海癌症中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校电气与计算机工程系） ； Beijing Key Laboratory of Intelligent Neuromodulation and Brain Disorder Treatment（北京智能神经调控与脑疾病治疗重点实验室） 纠错

AI总结 提出基于图像到图像薛定谔桥（I²SB）扩散模型的CT视野扩展框架，通过直接学习有限视野与扩展视野图像间的随机映射，实现单步快速推理，在精度和速度上均超越现有扩散模型。

Comments 12 pages

Journal ref IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences 2026

How far have we gone in Generative Image Restoration? A study on its capability, limitations and evaluation practices

生成式图像恢复进展：能力、局限性与评估实践研究

Xiang Yin, Jinfan Hu, Zhiyuan You, Kainan Yan, Yu Tang, Chao Dong, Jinjin Gu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 通过多维度评估管道系统比较扩散、GAN等生成式模型与PSNR导向模型，揭示从细节不足到细节质量与语义控制的范式转变，并训练了更符合人类感知的IQA模型。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

FutureOmni: Evaluating Future Forecasting from Omni-Modal Context for Multimodal LLMs

FutureOmni：从全模态上下文中评估多模态大语言模型的未来预测能力

Qian Chen, Jinlan Fu, Changsong Li, Min Zhang, See-Kiong Ng, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出FutureOmni基准，评估多模态大模型从音视频线索预测未来的能力，发现现有模型在语音密集场景下表现差，并设计OFF训练策略提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026

VidCRAFT3: Camera, Object, and Lighting Control for Image-to-Video Generation

VidCRAFT3: 面向图像到视频生成的相机、物体与光照控制

Sixiao Zheng, Zimian Peng, Yanpeng Zhou, Yi Zhu, Hang Xu, Xiangru Huang, Yanwei Fu

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Westlake University（西湖大学） ； School of Data Science and MOE Frontiers Center for Brain Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院和脑科学前沿中心） ； Fudan ISTBI–ZJNU Algorithm Centre for Brain-inspired Intelligence, Zhejiang Normal University（复旦大学-浙江师范大学脑启发智能算法中心） 纠错

AI总结 提出VidCRAFT3框架，通过显式建模几何、运动与光照的跨因素交互，实现对相机运动、物体运动和光照方向的独立或联合控制，在控制精度和视觉一致性上达到最优。

Comments Accepted to TVCG 2026

The Road to Artificial SuperIntelligence: A Comprehensive Survey of Superalignment

通往人工超级智能之路：超级对齐的全面综述

HyunJin Kim, DongHyun Ryu, Xiaoyuan Yi, Jing Yao, Jianxun Lian, Muhua Huang, Shitong Duan, JinYeong Bak, Xing Xie

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Sungkyunkwan University（顺天大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文综述了超级对齐问题，通过分析可扩展监督范式（夹层、自我增强和弱到强泛化）及其局限性，探讨了监督、控制和管理人工超级智能的挑战与路径。

Comments 24 pages