Fudan University（复旦大学）

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

LAMP: Latent Motion Prior-Guided Real-World Learning for Dexterous Hand Manipulation

LAMP：用于灵巧手部操作的潜在运动先验引导的现实世界学习

Xinye Yang, Zhiyuan Ma, Hongze Yu, Yuanpei Chen, Yaodong Yang, Xiaojie Chai, Xinlei Chen, Chao Yu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； PsiBot 纠错

AI总结 研究针对灵巧手部现实世界学习易出错的问题，提出含潜在运动先验模块的三阶段学习框架LAMP，先预训练模块，再训练视觉运动策略并通过在线残差RL改进，在真实机器人任务中取得高成功率，提升了学习效果。

Comments 17 pages, 11 figures

PhyMRI-SR: Toward Physics-Aware MRI Image Super-Resolution

PhyMRI-SR：迈向基于物理感知的MRI图像超分辨率

Lihua Wei, Huatong Gao, Jia Gong, Zhiyu Tan, Hao Li, Jun Liu, Zhihua Ren

机构 * School of Biomedical Engineering, ShanghaiTech University（上海科技大学生物医学工程学院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算与通信学院） ； School of Biomedical Engineering & State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices, ShanghaiTech University（上海科技大学生物医学工程学院与先进医学材料与器械国家重点实验室） ； Shanghai Clinical Research and Trial Center（上海临床研究与试验中心） 纠错

AI总结 研究旨在解决MRI图像超分辨率问题，将其视为物理感知重建问题。核心方法是采用2D高斯点渲染并引入三项创新，包括先验感知高斯表示、物理约束信号建模和元学习框架。主要贡献是在动态分辨率数据集和标准基准上实现领先性能，有临床部署潜力。

Comments Project Page: https://bio-med-i2-lab.github.io/projects/PhyMRI-SR

AEGIS: A Mechanism-Guided Defense against Visual Synonym Jailbreaks in Text-to-Image Models

AEGIS：一种针对文本到图像模型中视觉同义词越狱的机制引导防御

Yuanmin Huang, Zhenfei Zhang, Mi Zhang, Geng Hong, Qinqin He, Jialing Tao, Hui Xue, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Pudong Research Institute of Cryptology（上海浦东密码研究所） ； Engineering Research Center of Cyber Security Auditing and Monitoring, Ministry of Education（教育部网络安全审计与监测工程研究中心） 纠错

AI总结 研究针对文本到图像模型中视觉同义词越狱问题，提出AEGIS防御机制，通过动态追踪不安全语义生成过程，利用稀疏语义注入注意力头，在推理时仅对易受攻击头部应用相似性感知排斥，提升了模型安全与效用。

PolicyShiftGuard: Benchmarking and Improving Policy-Adaptive Image Guardrails

PolicyShiftGuard：基准测试与改进策略自适应图像护栏

Mingyang Song, Luxin Xu, Haoyu Sun, Minzhou Pan, Yu Cheng, Bo Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； Virtue AI（美德人工智能公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 研究策略自适应图像护栏问题，提出PolicyShiftGuard方法，结合随机策略SFT和边界对策略适应进行两阶段训练，在PolicyShiftBench基准测试中显著提升性能，消融实验验证关键因素。

TurnOPD: Making On-Policy Distillation Turn-Aware for Efficient Long-Horizon Agent Training

TurnOPD：使在线策略蒸馏具有转向意识以实现高效的长期智能体训练

Yuhang Zhou, Kai Zheng, Haoling Li, Dengyun Peng, Can Xu, Jingjing Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） 纠错

AI总结 研究针对在线策略蒸馏在长期智能体任务应用不足的问题，提出TurnOPD，通过自适应展开深度预算和渐进式转向归一化损失预算两个策略，在多任务实验中实现更高验证准确率，超越普通OPD，推进了准确率-时间前沿。

Rethinking Scientific Discovery in the Agentic Era

在智能时代重新思考科学发现

Yining Zheng, Yuxin Wang, Jiahao Lu, Shicheng Fang, Weiyi Wang, Yongzhuo Yang, Bowen Li, Haochen Ma, Chen Hu, Bowen Chen, Yang Wang, Huanhui Chen, Yitong Chen, Jiajun Chen, Zhiyuan Li, Yanlin Li, Zhuo Yang, Qifeng Wu, Jiaying He, Zhijie Jinluo, Xiaohu Xu, Yi Feng, Juncheng Qian, Yizhou Chen, Yang Cheng, Tong Zhu, Tianlei Ying, Hongyu Yu, Hongjun Xiang, Xipeng Qiu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 研究提出智能科学操作系统SCION，以科学智能体为元工具连接科研要素，核心是研究执行计划，集成多种方法支持长期科研工作，经实验验证其在多方面优于现有基线，推动AI成为可溯源、可复用的科研创新协调操作层。

Comments 26 pages, 7 figures