Fudan University（复旦大学）

AGORA: An Archive-Grounded Benchmark for Agentic Workplace Document Reasoning

AGORA：基于档案的智能体工作场所文档推理基准

Honglin Guo, Qi Zhang, Yu Zhang, Weijie Li, Rui Zheng, Zhikai Lei, Qiyuan Peng, Zhiheng Xi, Tao Gui, Qi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海奇绩智峰有限公司） 纠错

AI总结 提出AGORA基准，包含362个问题、8个领域共9664份真实文档（3.72亿词元），要求智能体在超大档案中主动搜索稀疏证据并推理答案，最强模型准确率仅59.4%。

Advancing WordArt-Oriented Scene Text Recognition: Datasets and Methods

推进面向艺术字的场景文本识别：数据集与方法

Xingsong Ye, Yongkun Du, Jiaxin Zhang, Haojie Zhang, Chong Sun, Chen Li, Jing Lyu, Zhineng Chen

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI, Fudan University（复旦大学上海市多模态具身人工智能重点实验室） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉团队） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 针对艺术字场景文本识别（WATER）的挑战，构建了百万级合成数据集WATER-S，并提出支持任意形状输入和自回归解码的WATERec模型，在WordArt-Bench上达到90.40%准确率。

Comments Accepted by ECCV 2026

FuseSampleAgg: One-Pass Neighborhood Estimation for Budgeted Knowledge-Graph Refresh and Validation

FuseSampleAgg: 预算知识图谱刷新与验证的单遍邻域估计

Aleksandar Stanković, Haoran Du, Xinming Wang

机构 * University of Novi Sad（诺维萨德大学） ； Shanghai Key Lab of Intelligent Information Processing（上海智能信息处理重点实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Institute of Automation（自动化研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

AI总结 提出一种融合的PyTorch CUDA算子，通过单遍采样和聚合实现邻域均值估计，避免显式子图构建，在保持GraphSAGE-mean语义的同时，将端到端步延迟提升2.24-3.48倍，瞬态内存降低至1/160。

Comments 11 pages. Code and reproducibility scripts: https://github.com/SV25-22/FuseSampleAgg