Fudan University（复旦大学）

Retrieve in Time, Correct in Frequency

及时检索，频率校正

Yuze Fan, Yue Cao, Pengjie Gao, Haojia Gao, Guangqiu Guo, Ziyue Zhang, Junbo Tan, Bokui Chen, Zhuo Zou, Xueqian Wang

机构 * Research Institute of Tsinghua University in Shenzhen（清华大学深圳研究院） ； Everwise-Tech Co., Ltd.（恒智慧科技有限公司） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 该研究针对冻结 VLA 策略长 horizon 操作的误差问题，提出无需训练的 RTCF 框架，通过渐进式记忆对齐和低频残差转移，在 LIBERO 实验中提升了操作成功率且延迟极低。

GEB-Bench: Abstract Structures Told in Many Voices

GEB-Bench：多视角呈现的抽象结构

Tong Zhang, Zhiyuan Shi, Yun Peng, Tao Xie

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本研究推出GEB-Bench基准，评估12种模型发现其在结构识别与跨视角映射间存在差距，仅前沿模型能缩小该差距，且表面复杂性会增加模型负担。

UniREditBench: A Unified Reasoning-based Image Editing Benchmark

UniREditBench: 一个基于推理的图像编辑统一基准

Feng Han, Yibin Wang, Chenglin Li, Zheming Liang, Dianyi Wang, Yang Jiao, Zhipeng Wei, Chao Gong, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 UniREditBench通过多模态双参考评估和大规模合成数据集，提升图像编辑模型在复杂推理场景中的评估可靠性与性能表现。

Comments Project page: https://maplebb.github.io/UniREditBench