Fudan University（复旦大学）

SenseWalk: Agent-Based Semantic Trajectory Simulation Powered by Large Language Models in Zoned Environments

SenseWalk: 基于智能体的语义轨迹模拟——由大型语言模型在分区环境中驱动

Ziyue Lin, Xinhang Xie, Kangyi Wang, Siming Chen

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

AI总结 提出SenseWalk系统，结合大语言模型与社会力模型，通过智能体模拟语义轨迹，并提供用户界面以简化配置与分析，实验验证了其有效性和效率。

Comments 18 pages, 7 figures

AV-SyncBench: Decoupled Benchmarking of Temporal and Semantic Audio-Visual Synchronization

AV-SyncBench：音视频时间与语义同步的解耦基准测试

Tianhong Zhou, Mingyang Han, Boyu Li, Yuxuan Jiang, Jiaxin Ye, Dongxiao Wang, Haoxiang Shi, Kunpeng Wang, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出AV-SyncBench，首个完全分离音视频时间与语义一致性评估的基准，涵盖语音、音乐和声音三大类10个场景5项挑战任务，基于野外视频构建并人工验证，用于量化特征提取模型的对齐质量。

Comments Accepted by Interspeech 2026

Interact3D: Compositional 3D Generation of Interactive Objects

Interact3D: 交互式物体的组合3D生成

Hui Shan, Keyang Luo, Ming Li, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Zhen Chen, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。

Comments Accepted to ECCV 2026

NI-Tex: Non-isometric Image-based Garment Texture Generation

NI-Tex: 基于非等距图像的服装纹理生成

Hui Shan, Ming Li, Haitao Yang, Kai Zheng, Sizhe Zheng, Yanwei Fu, Xiangru Huang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 针对非等距图像与3D服装网格间的纹理生成问题，提出结合物理模拟数据集、非等距图像编辑和迭代烘焙的框架，生成高质量PBR纹理。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs

选择性专家引导实现强化学习中有效且多样的探索

Zishang Jiang, Jinyi Han, Tingyun Li, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 提出MENTOR框架，仅在关键决策点提供专家引导，平衡探索的有效性与多样性，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026