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Fudan University(复旦大学)

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2606.25488 2026-06-25 cs.LG 新提交

Distill on a Diet: Efficient Knowledge Distillation via Learnable Data Pruning

精简蒸馏:通过可学习数据剪枝实现高效知识蒸馏

Yifan Wu, Yiqi Wang, Xichen Ye, Wenjing Yan, Xiaoqiang Li, Cheng Jin, Xiangyu Yue, Weizhong Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University(复旦大学数据科学学院) Faculty of Engineering, The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学工程学院) College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University(复旦大学计算机科学与人工智能学院) School of Computer Engineering and Science, Shanghai University(上海大学计算机工程与科学学院)

AI总结 提出IF-Beta框架,结合影响函数与可学习Beta分布采样策略,通过双层优化实现高效数据剪枝,在减少数据和计算量的同时提升蒸馏性能。

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2606.18008 2026-06-25 cs.CV 新提交

PhaseWin: An Efficient Search Algorithm for Faithful Visual Attribution

PhaseWin:一种用于忠实视觉归因的高效搜索算法

Zihan Gu, Junchi Zhang, Li Liu, Xiaochun Cao, Hua Zhang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络空间安全学院) Shanghai Center for Mathematical Sciences, Fudan University(复旦大学上海数学中心) College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology(国防科技大学电子科学学院) School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(中山大学深圳校区网络空间安全学院)

AI总结 提出PhaseWin算法,通过分阶段窗口搜索将视觉归因的计算复杂度从O(n²)降至O(n),在保持接近贪心算法忠实度的同时大幅减少模型评估次数。

Comments 26 pages, 29 figures

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2605.20183 2026-06-25 cs.CV 版本更新

MSAVBench: Towards Comprehensive and Reliable Evaluation of Multi-Shot Audio-Video Generation

MSAVBench:面向多镜头音频-视频生成的全面可靠评估

Yujie Wei, Yujin Han, Zhekai Chen, Yongming Li, Kaixun Jiang, Zhihang Liu, Quanhao Li, Zhiwu Qing, Xiang Wang, Zhen Xing, Ruihang Chu, Lingyi Hong, Yefei He, Junjie Zhou, Junqiu Yu, Yang Shi, Difan Zou, Kai Zhu, Shiwei Zhang, Yingya Zhang, Yu Liu, Xihui Liu, Hongming Shan

机构 * Fudan University(复旦大学) The University of Hong Kong(香港大学) Tongyi Lab, Alibaba Group(阿里集团通义实验室) Zhejiang University(浙江大学) Peking University(北京大学)

AI总结 提出首个多镜头音频-视频生成基准MSAVBench,通过自适应混合评估框架在四个维度上系统评估19个模型,发现当前系统在导演级控制和细粒度音视频同步上仍存在挑战。

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2602.22822 2026-06-25 cs.AI cs.LG 版本更新

FlexMS: A Unified Public Benchmark for Molecule Tandem Mass Spectrum Prediction

FlexMS:分子串联质谱预测的统一公共基准

Yunhua Zhong, Yixuan Tang, Yifan Li, Pan Liu, Zhiwen Yang, Zanyi Wang, Jie Yang, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) The University of Hong Kong(香港大学) Yangzhou University(扬州大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 提出FlexMS基准框架,通过标准化预处理、元数据条件和评估协议,实现跨公共资源的公平比较,并引入难度感知诊断指导模型选择。

Comments preprint version v4

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2603.19305 2026-06-25 cs.RO cs.AI cs.CV 版本更新

PhyGile: Physics-Prefix Guided Motion Generation for Agile General Humanoid Motion Tracking

PhyGile: 面向敏捷通用人形运动跟踪的物理前缀引导运动生成

Jiacheng Bao, Haoran Yang, Yucheng Xin, Junhong Liu, Yuecheng Xu, Han Liang, Pengfei Han, Xiaoguang Ma, Dong Wang, Bin Zhao

机构 * Northwestern Polytechnical University(西北工业大学) Shanghai AI 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) Tsinghua University(清华大学) Fudan University(复旦大学) ByteDance(字节跳动) Northeastern University(东北大学)

AI总结 提出PhyGile框架,通过物理前缀引导的机器人原生运动生成,结合课程混合专家训练和后训练,解决文本生成运动在机器人上物理不可行的问题,实现敏捷全身运动跟踪。

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2512.17796 2026-06-25 cs.CV cs.AI 版本更新

CustomX: Unified Character, Action, and Scene Customization in Video World Models

CustomX: 视频世界模型中的统一角色、动作与场景定制

Yitong Wang, Fangyun Wei, Hongyang Zhang, Bo Dai, Yan Lu

机构 * Fudan University(复旦大学) Microsoft Research(微软研究院) University of Waterloo(滑铁卢大学) The University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 提出CustomX,结合静态世界生成与可控实体模型,支持用户指定角色在3D场景中执行开放动作,通过条件自回归视频生成保持视觉保真度。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://snowflakewang.github.io/CustomX_Page/

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2502.02205 2026-06-25 cs.LG 版本更新

From Uncertain to Safe: Conformal Adaptation of Diffusion Models for Safe PDE Control

从不确定到安全:扩散模型的安全自适应用于PDE控制

Peiyan Hu, Xiaowei Qian, Wenhao Deng, Rui Wang, Haodong Feng, Ruiqi Feng, Tao Zhang, Long Wei, Yue Wang, Zhi-Ming Ma, Tailin Wu

机构 * intern(实习生) Westlake University(西湖大学) School of Engineering, Westlake University(西湖大学工程学院) Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences(中国科学院数学与系统科学研究院) Fudan University(复旦大学) Zhongguancun Academy(中关村学院)

AI总结 提出SafeDiffCon方法,通过共形预测估计不确定性分位数,结合后训练和推理阶段调整扩散模型,在满足安全约束下实现最优PDE控制。

Comments ICML 2025. 24 pages, 5 figures

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2606.24526 2026-06-24 cs.CL 新提交

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)

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%。

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2606.24484 2026-06-24 cs.CV 新提交

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)

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

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2511.13645 2026-06-24 cs.LG 版本更新

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)

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

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2606.23345 2026-06-23 cs.AI 新提交

Abstract representational geometry supports inference in large language models

抽象表征几何支持大型语言模型中的推理

Yunan Zeng, Yuwang Wang

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University(复旦大学未来信息科技学院) Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University(北京信息科学与技术国家研究中心,清华大学)

AI总结 本研究通过文本版情境反转学习范式,比较人类与LLM的行为和表征,发现LLM内部状态在推理时形成类似海马体的抽象几何结构,且该结构分层组织,高层次表征与推理相关。

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2606.23126 2026-06-23 cs.CV 新提交

MambaADv2: Evolving Duality-enhanced State Space Model for Unsupervised Anomaly Detection

MambaADv2: 面向无监督异常检测的进化型对偶增强状态空间模型

Xiaobin Hu, Haoyang He, Bo Yin, Yu He, Lei Xie, Jiangning Zhang, Yu-Gang Jiang, Shuicheng Yan

机构 * Zhejiang University(浙江大学) School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算机学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University(复旦大学可信具身人工智能研究所)

AI总结 提出MambaADv2框架,通过集成对偶增强状态空间模块和混合状态空间块,结合线性递归与并行矩阵计算,实现高效全局依赖与局部表示建模,提升多类无监督异常检测性能。

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2606.23075 2026-06-23 cs.CR cs.AI 新提交

Safety in Self-Evolving LLM Agent Systems: Threats, Amplification, and Case Studies

自进化LLM智能体系统中的安全性:威胁、放大与案例研究

Ruixiao Lin, Xinhao Deng, Qingming Li, Jianan Ma, Yunhao Feng, Yuqi Qing, Zhenyuan Li, Yechao Zhang, Shiwen Cui, Changhua Meng, Tianwei Zhang, Xingjun Ma, Qi Li, Ke Xu, Shouling Ji

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Ant Group(蚂蚁集团) Tsinghua University(清华大学) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文系统分析自进化LLM智能体系统的安全威胁,提出模块-生命周期攻击面矩阵,揭示17个关键威胁和7种跨模块放大效应,并通过案例证明进化设计激活3.5倍攻击面且静态防御失效。

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2606.22798 2026-06-23 cs.CL 新提交

Does the Same Token Mean the Same State? MoE Routing as Signal for Reasoning Control

相同的 Token 是否意味着相同的状态?MoE 路由作为推理控制的信号

Kang Chen, Minshen Yu, Junjie Nian, Yaoning Wang, Yixin Cao, Yugang Jiang

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

AI总结 研究发现稀疏 MoE 语言模型中相同 token 的路由状态因上下文而异,基于此提出 RAD 方法,通过路由一致性选择输出,无需解析答案字符串,在数学、GPQA 和代码任务上表现与多数投票相当。

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2606.22794 2026-06-23 cs.RO 新提交

UniFS: Unified Fast-to-Slow Hierarchical Architecture for Vision-Language-Action Models

UniFS:面向视觉-语言-动作模型的统一快慢层次架构

Lin Sun, Zhiwei Guan, Conglin Wang, Zihong Chen, Jianhai Yu, Zongsheng Li, Boyong He, Tao Sun, Jiale Cao, Lige Liu

机构 * Tianjin University(天津大学) Yiwu Research Institute of Fudan University(复旦大学义乌研究院)

AI总结 提出UniFS统一快慢层次架构,通过分层更新频率、潜向量反转和多级监督策略,解决快慢双系统视觉-语言-动作模型中的频率困境和信息耦合问题,在LIBERO上实现98.3%成功率并提速2.1倍。

Comments Code is opensourced at https://github.com/linsun449/UniFS

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2606.22613 2026-06-23 cs.AI 新提交

SkillAudit: From Fixed-Suite Benchmarking to Skill-Centered Assessment

SkillAudit:从固定套件基准测试到以技能为中心的评估

Dexu Yu, Youhua Li, Zhaoyang Guan, Xianhao Lin, Jining Luan, Zihao Rao, Xuanqi Lan, Yang Ran, Bo Lan, Nai-Xin Zhai, Hanwen Du, Junchen Fu, Wenhao Deng, Yongxin Ni, Chunxiao Li

机构 * Northeastern University(东北大学) City University of Hong Kong(香港城市大学) Northwestern University(西北大学) Fudan University(复旦大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Santa Clara University(圣克拉拉大学) Fenz AI Ohio State University(俄亥俄州立大学) University of Glasgow(格拉斯哥大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) DeciLix Lab(DeciLix实验室)

AI总结 提出SkillAudit框架,自动生成技能的多维度评估报告,涵盖效用、效率/成本和安全性,通过基线比较和两阶段检测解决固定套件评估的不足。

Comments Preprint. Project page: https://skillaudit.github.io/. Code and evaluation artifacts: https://github.com/SkillAudit/skillaudit

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2606.22557 2026-06-23 cs.AI cs.CL cs.HC 新提交

MacAgentBench: Benchmarking AI Agents on Real-World macOS Desktop

MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理

Yikun Fu, Bowen Fu, Zhenyu Wu, Shuang Cheng, Xiaowei Sun, Bowen Yang, Zehao Li, Yibo Zhao, Zichen Ding, Zhoumianze Liu, Shijie Wang, Biqing Qi, Bowen Zhou

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Fudan University(复旦大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Zhejiang University(浙江大学) East China Normal University(华东师范大学) Tsinghua University(清华大学)

AI总结 提出MacAgentBench,包含676个跨25个应用的任务,采用规则评估和细粒度多检查点评分,实验表明最佳配置(OpenClaw上的Claude Opus 4.6)达到73.7% Pass@1,优势主要来自技能库而非框架设计。

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2606.22385 2026-06-23 cs.AI cs.CE 新提交

MetaPS: Adaptive Programmatic Strategy Selection for Market Agents

MetaPS:面向市场智能体的自适应程序化策略选择

Jiaxiang Chen, Aotian Luo, Zhouyi Zheng, Weiyi Huang, Chi Zhang, Zenglin Xu

机构 * Fudan University(复旦大学) TensorPacific

AI总结 提出MetaPS框架,通过模拟市场回滚候选策略并生成监督微调数据,使智能体自适应选择程序化策略,在股票交易和商品交换实验中优于固定策略和直接决策方法。

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2606.22353 2026-06-23 cs.CV 新提交

Interest Entanglement: The Hidden Barrier to Blind Super-Resolution Optimization

兴趣纠缠:盲超分辨率优化的隐藏障碍

Junxiong Lin, Xinji Mai, Qianyu Guo, Haoran Wang, Zeng Tao, Xuan Tong, Ivy Pan, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University(复旦大学智能机器人与先进制造学院) College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University(复旦大学计算机科学与人工智能学院) The University of Hong Kong(香港大学) Shanghai Institute of Virology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine(上海病毒研究所,同济大学医学院)

AI总结 针对图像超分辨率中保真度与感知质量冲突的问题,提出基于共享特征表示的超分辨率框架(SFR),通过解耦不同优化目标的学习过程并引入InfoSqueeze模块,实现两者有效平衡。

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2606.22347 2026-06-23 cs.CV 新提交

Customizing Video Portraits via Identity-ActionDecoupling

通过身份-动作解耦定制视频肖像

Junxiong Lin, Haoran Wang, Xinji Mai, Zeng Tao, Xuan Tong, Ivy Pan, Wenqiang Zhang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University(复旦大学智能机器人与先进制造学院) College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University(复旦大学计算机科学与人工智能学院) The University of Hong Kong(香港大学)

AI总结 提出身份-动作解耦框架,通过身份解耦损失和文本对齐损失,无需微调即可生成保持身份一致且表情丰富的视频。

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2606.21445 2026-06-23 cs.AI 新提交

AutoRAS: Learning Robust Agentic Systems with Primitive Representations

AutoRAS: 学习具有原始表示的鲁棒智能系统

Yang Yue, Xuancheng Zhu, Yuyang Ma, Guoshun Nan, Zihan Dou, Jingru Shan, Congyu Guo, Ji Zhang, Hua Wang, Jingfeng Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) Guangxi Transportation Science and Technology Group Co., Ltd.(广西交通科技集团有限公司) Fudan University(复旦大学)

AI总结 提出AutoRAS框架,通过生成符号原始序列并利用执行安全信号和流式序列级目标优化,自动设计鲁棒智能系统,在正常和对抗设置下均表现最佳。

Comments Accepted by ICML2026

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2606.21307 2026-06-23 cs.LG cs.AI 新提交

Task-Differentiated Atomic Skill Expansion and Routing for Continual Learning Across Highly Heterogeneous Tasks

任务差异化原子技能扩展与路由用于高度异构任务的持续学习

Jiacheng Wang, Xinjia He, Qi Ding, Yutao Yang, Jie Zhou, Liyang Yu, Liang Dou, Qin Chen

机构 * East China Normal University(华东师范大学) Fudan University(复旦大学) Ocean University of China(中国海洋大学)

AI总结 提出TASER框架,通过原子技能增量学习、正交增强技能检测和动态路由机制,解决高度异构任务持续学习中的灾难性遗忘和容量分配问题。

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2606.20726 2026-06-23 cs.CV 新提交

How Well Can Your Video Model Remember? Measuring Memory-Budget Trade-offs in Long Video Understanding

你的视频模型记忆能力如何?衡量长视频理解中的记忆-预算权衡

Yixian Tian

机构 * Fudan University(复旦大学) Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)

AI总结 提出一个经验模型,量化帧预算B和时间距离D对长视频理解准确率的影响,发现准确率与log预算呈线性关系,且距离相关指数α(D)可衡量不同模型的长距离记忆效率。

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2606.20661 2026-06-23 cs.AI cs.CL cs.LG 新提交

From Knowing to Acting: Benchmarking Self-Awareness Capability of LLM Agents

从知道到行动:基准测试LLM代理的自我意识能力

Yifan Li, Shengbin Yue, Boyu Feng, Jinhu Qi, Bo Ke, Zixing Song, Hongru Wang, Zhongyu Wei, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Fudan University(复旦大学) University of Edinburgh(爱丁堡大学) Tencent(腾讯) University of Bristol(布里斯托大学)

AI总结 提出KAPRO框架和KAware数据集,通过解耦元认知判断与自主执行,评估LLM代理的自我意识能力,发现其与任务成功强相关但在内部能力场景中下降,开源模型易过度使用工具。

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2606.20590 2026-06-23 cs.NI cs.AI 新提交

Optimization-as-a-Service via Multi-Agent Large Language Model for Radio Access Networks

通过多智能体大语言模型实现无线接入网的优化即服务

Chaoqun You, Yueyue Dai, Xingqiu He, Yue Gao, Rahim Tafazolli, Yong Liang Guan

机构 * Fudan University(复旦大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) University of Surrey(Surrey大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出将物理资源块分配问题作为大语言模型多智能体系统提供的优化即服务,通过场景理解、目标生成、求解器和反思智能体实现上下文感知的自校正公式,并引入单次反思蒸馏机制降低延迟。

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2605.04126 2026-06-23 cs.LG cs.NA math.NA 版本更新

Simultaneous CNN Approximation on Manifolds with Applications to Boundary Value Problems

流形上的同时CNN逼近及其在边值问题中的应用

Hanfei Zhou, Lei Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University(复旦大学数学学院) Shanghai Key Laboratory for Contemporary Applied Mathematics, Fudan University(上海当代应用数学重点实验室)

AI总结 提出用于紧黎曼流形上Sobolev逼近和椭圆边值问题的CNN方法,通过谱边界损失实现稳定求解,数值实验表明精度和收敛性优于标准PINN。

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2606.23676 2026-06-23 cs.LG cs.AI math.OC stat.ML 新提交

Open Problem: Is AdamW Effective Under Heavy-Tailed Noise?

开放问题:AdamW 在重尾噪声下是否有效?

Dingzhi Yu, Hongyi Tao, Yuanyu Wan, Luo Luo, Lijun Zhang

机构 * Nanjing University(南京大学) Zhejiang University(浙江大学) Fudan University(复旦大学)

AI总结 本文提出开放问题:AdamW 在重尾噪声下能否收敛?通过加权度量基准和走廊下界机制,揭示分母记忆可能隐藏大梯度。

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2606.20753 2026-06-23 physics.chem-ph cs.AI 新提交

Empowering Polymeric Materials Discovery by Artificial Intelligence

人工智能赋能高分子材料发现

Chenyao Ma, Linda Zhang, Yuheng Chen, Wei Du, Shangwen Fang, Zihao Jiang, Chuanyu Liu, Xinyu Ma, Rui Su, Gang Wang, Muyao Yu, Dong Zhong, Jie Zhu, Weibo Gong, Huan Gu, Limin Li, Chen Shen, Rui Wu, Zhenghao Wu, Kan Xu, Min Zhou, Donglin He, Xiayun Huang, Shan Jiang, Pengfei Ou, Jiayu Peng, Yuwei Zhang, Jie Zhao, Di Zhang, Piao Ma, Zhenghao Li, Hao Li

机构 * Suzhou MatSource Technology Co., Ltd.(苏州MatSource科技有限公司) Gusu Laboratory of Materials(材料Gusu实验室) Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR)(先进材料研究所(WPI-AIMR)) Frontier Research Institute for Interdisciplinary Sciences (FRIS)(交叉学科前沿研究所(FRIS)) State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Department of Environmental Science and Engineering, University of Science and Technology of China(先进技术国家实验室,环境科学与工程系,中国科学技术大学) Jiangsu Key Laboratory of New Power Batteries, Jiangsu Collaborative Innovation Centre of Biomedical Functional Materials, School of Chemistry and Materials Science, Nanjing Normal University(新型动力电池江苏省重点实验室,生物医学功能材料协同创新中心,化学与材料科学学院,南京师范大学) Department of Chemistry, National University of Singapore(新加坡国立大学化学系) Thrust of Sustainable Energy and Environment, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(可持续能源与环境方向,香港科技大学(广州)) Department of Materials Design and Innovation, University at Buffalo(材料设计与创新系,布法罗大学) College of Smart Materials and Future Energy, State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers, Fudan University(智能材料与未来能源学院,聚合物分子工程国家重点实验室,复旦大学) School of Physical Science and Technology, Shanghai tech University(物理科学与技术学院,上海科技大学) The State Key Laboratory of Molecular Engineering of Polymers and Department of Macromolecular Science, Fudan University(聚合物分子工程国家重点实验室和大分子科学系,复旦大学) Department of Chemistry and Materials Science, Xi'an J Liverpool University(化学与材料科学系,西安J Liverpool大学)

AI总结 本文综述了数据基础设施、机器学习、大模型和实验室自动化如何融合成自主发现生态系统,通过自改进反馈循环实现高分子材料的预测性、可重复和可扩展创新。

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2606.23353 2026-06-23 nucl-th cs.LG nucl-ex physics.optics quant-ph 新提交

Ultra-Peripheral Collisions as a Nuclear-Structure Interferometer with Interpretable Multitask Deep Learning

超外围碰撞作为具有可解释多任务深度学习的核结构干涉仪

Jing-Zong Zhang, Wang-Mei Zha, Lingxiao Wang, Guo-Liang Ma

机构 * Key Laboratory of Nuclear Physics and Ion-beam Application (MOE), Institute of Modern Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China(核物理与离子束应用重点实验室(教育部),复旦大学现代物理研究所,上海200433,中国) Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China(中国科学技术大学现代物理系,合肥230026,中国) Institute for Physics of Intelligence, The University of Tokyo, Hongo, Tokyo 113-0033, Japan(智能物理研究所,东京大学,Hongo,东京113-0033,日本)

AI总结 提出可解释多任务深度学习框架,从超外围碰撞中同时提取核变形和中子皮等结构信息,并识别关键运动学区域。

Comments 14 pages, 11 figures

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2606.20244 2026-06-23 cs.CV cs.AI 新提交

SPOT-E: Test-Time Entropy Shaping with Visual Spotlights for Frozen VLMs

SPOT-E:基于视觉聚光灯的冻结VLM测试时熵整形

Bo Yin, Xiaobin Hu, Chengming Xu, Ruolin Shen, Mo Yang, Jiangning Zhang, Peng-Tao Jiang, Cheng Tan, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) Fudan University(复旦大学) Technical University of Munich(慕尼黑工业大学) Sagenic Tech Zhejiang University(浙江大学) vivo Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

AI总结 提出SPOT-E方法,通过测试时熵整形和视觉聚光灯,解决VLM在证据密集型任务中因忽视局部关键证据而表现不佳的问题,无需重新训练即可提升定位与鲁棒性。

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