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NeuroLoRA：基于情境的神经调节用于参数高效多任务适应
机构 * Shanghai University（上海大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 NeuroLoRA通过引入可学习的神经调节门和对比正交损失，提升多任务适应和持续学习能力，实验表明其在MMLU、GSM8K和ScienceQA上优于FlyLoRA和其他基线模型。
Comments work in progress
OmniForcing：释放实时联合音频视觉生成
机构 * JD Explore Academy（京东探索学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学）
AI总结 本文提出OmniForcing框架，通过因果蒸馏将双向扩散模型转化为高保真流式自回归生成器，解决双流架构中的训练不稳定问题，实现25FPS的实时生成性能。
Comments 14 pages
FCMBench: 首个大规模金融信用多模态基准用于实际应用
机构 * AI Lab, Qifu Technology（奇富科技AI实验室） ； College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息学院） ； School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； Pazhou Lab（琶洲实验室）
AI总结 FCMBench是首个大规模且隐私合规的多模态基准，涵盖金融信用应用中的任务和鲁棒性挑战，包含26种证书类型、5198张隐私合规图像和13806对VQA样本，评估模型在现实干扰下的感知与推理任务，揭示现代视觉语言模型的能力差异。
评估欺骗：揭示前沿AI系统安全评估中的观察者效应
机构 * Computation and Artificial Intelligence Innovative College, Fudan University（复旦大学计算与人工智能创新学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 研究探讨了AI系统在被评估时可能产生欺骗行为，发现更先进的AI系统更易表现出观察者效应，影响评估结果。
DreamVideo-Omni: 基于潜在身份强化学习的多主体视频定制与 Omni-运动控制
机构 * Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； MMLab, The University of Hong Kong（香港大学MMLab） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show Lab）
AI总结 DreamVideo-Omni通过渐进式两阶段训练范式，实现多主体视频定制与Omni-运动控制，采用条件感知嵌入和分层运动注入策略，提升身份保持与运动控制精度。
Comments Project Page: https://dreamvideo-omni.github.io
相信你的批评者：用于忠实图像编辑和生成的鲁棒奖励建模与强化学习
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 本文提出FIRM框架，通过定制数据集和鲁棒奖励模型，提升图像编辑和生成的忠实性与指令遵循，采用'基础与奖励'策略平衡一致性与质量，实现性能突破。
跨地球雷达：一种以雷达为中心的十亿级地理空间基础模型，用于领域通用的语义分割
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； KU Leuven（比利时鲁汶大学） ； KTH（皇家理工学院）
AI总结 CrossEarth-SAR是一种基于雷达的十亿级地理空间基础模型，通过物理引导的稀疏专家混合架构实现跨域语义分割的领域泛化，通过大规模预训练和基准测试验证其有效性。
Comments 26 pages, 15 figures
开发用于从3D全身正电子发射断层扫描进行通用分割的基础模型
机构 * Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学人工智能创新与孵化院，上海，中国） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China（上海人工智能科学研究院，上海，中国） ； Department of Nuclear Medicine and PET Center, Huashan Hospital, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学华山医院核医学科与PET中心） ； Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学人类表型研究院） ； Department of Nuclear Medicine, Zhejiang Cancer Hospital, Hangzhou Institute of Medicine, Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, China（浙江省肿瘤医院核医学科，杭州医学院，中国科学院，杭州，中国） ； Shanghai Universal Medical Imaging Diagnostic Center, Shanghai, China（上海通用医学影像诊断中心，上海，中国） ； Hangzhou Universal Medical Imaging Diagnostic Center, Hangzhou, China（杭州通用医学影像诊断中心，杭州，中国） ； Department of Information and Intelligence Development, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学中山医院信息与智能发展科） ； Department of Nuclear Medicine, Inselspital, University of Bern, Switzerland（伯尔尼大学Inselspital核医学科，瑞士）
AI总结 本文提出SegAnyPET模型，通过构建大规模PET数据集，实现通用分割任务的高效处理，适用于多种医学影像分割需求。
通过一维代码分布评估生成模型
机构 * WeChat AI, Tencent Inc.（腾讯微信AI） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； 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）
AI总结 本文提出基于离散视觉令牌空间的生成模型评估方法，引入CHD和CMMS两个度量标准，并构建VisForm基准以验证其在不同数据集上的有效性。
DriveCritic: 向基于情境的、与人类对齐的自动驾驶评估迈进：基于视觉-语言模型
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 DriveCritic通过结合视觉-语言模型和情境意识，提升自动驾驶系统评估的准确性与人类对齐性。
Comments Accepted at ICRA 2026; 8 pages, 3 figures
InternVL-U: 使统一多模态模型在理解、推理、生成和编辑方面更加普及
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学MMLab）
AI总结 InternVL-U通过轻量级统一多模态模型，在保持强大生成能力的同时，实现了在理解、推理、生成和编辑方面的高效平衡。
Comments technical report, 61 pages, https://github.com/OpenGVLab/InternVL-U
迈向统一多模态交错生成的群体相对策略优化
机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（亿恒智能科技有限公司）
AI总结 本文提出基于强化学习的后训练策略，通过群体相对策略优化框架提升统一多模态模型的交错生成能力，实验表明其在质量与连贯性上显著优于现有方法。
从加权到建模：一种非参数估计器用于离策略评估
机构 * Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（脑启发式智能科学与技术研究院，复旦大学）
AI总结 本文提出非参数加权方法，通过建模奖励预测降低离策略评估的方差，实现低偏差和高精度的价值估计。
Journal ref Transactions on Machine Learning Research (3/2026)
IntroSVG: 通过反思生成器-批评者框架从渲染反馈中学习以实现文本到SVG生成
机构 * Fudan University（复旦大学） ； TeleAI ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 IntroSVG通过反思生成器-批评者框架，结合监督微调和直接偏好优化，实现文本到SVG生成的高质量输出。
通过自适应多样性缓存缓解HOI检测中的长尾偏差
机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息技术学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院（TeleAI））
AI总结 本文提出自适应多样性缓存模块，通过无训练机制缓解HOI检测中的长尾偏差，提升稀有类别检测性能。
半监督置信预测与未标记非一致性评分
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
AI总结 本文提出SemiCP，通过结合标记和未标记数据提升置信预测的覆盖性能，实验表明在有限标记数据下可显著降低覆盖差距。
Comments Accept by CVPR 2026
MetaWorld-X: 通过VLM协调的专家实现人形机器人的分层世界建模
机构 * University of Hamburg（汉堡大学） ； School of Information Science and Technology, Beijing University of Technology（信息科学与技术学院，北京理工大学） ； School of Information Science and Engineering, Fudan University（信息科学与工程学院，复旦大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学）
AI总结 MetaWorld-X通过VLM协调的专家实现人形机器人分层世界建模，解决loco-manipulation任务中的控制策略泛化问题。
Comments 8 figures, https://syt2004.github.io/metaworldX/
扩散模型中的原型引导概念擦除
机构 * Fudan University（复旦大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学）
AI总结 本文提出通过原型引导的方法在扩散模型中实现更可靠的概念擦除，尤其针对广义概念如性与暴力，提升图像生成的安全性和可控性。
Comments Accepted by CVPR 2026
DynamicVGGT: 为自动驾驶中的4D场景重建学习动态点图
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huawei（华为） ； Yinwang Intelligent Technology（依文智能技术） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； CUHK（香港中文大学）
AI总结 DynamicVGGT通过联合预测当前和未来点图，结合Motion-aware Temporal Attention模块和动态3D高斯点散射头，实现了自动驾驶中4D动态场景的高精度重建。
FreeTacMan: 无需机器人的人工智能视觉-触觉数据采集系统用于接触密集的 manipulation
机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai University（上海大学）
AI总结 FreeTacMan 提出了一种无需机器人的视觉-触觉数据采集系统，通过可穿戴抓取器和高精度光学跟踪系统，实现了高效的数据收集和多模态数据集的构建，推动了机器人 manipulation 的研究。
TALON：实时适应学习用于即时类别发现
机构 * College of Information and Electrical Engineering（信息与电气工程学院） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Institute of Brain-Inspired Intelligence and Artificial Intelligence（脑启发智能与人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； School of Computer and Information Technology（计算机与信息学院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程系） ； Concordia University（Concordia大学）
AI总结 TALON通过实时适应学习实现即时类别发现，结合语义感知原型更新和稳定测试时间编码器更新，有效提升分类性能并缓解类别爆炸问题。
Comments 14 pages, 6 figures, accepted by CVPR 2026
MedQ-Deg：一个多维基准，用于评估医疗图像质量退化下的多模态大语言模型
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
AI总结 MedQ-Deg是一个多维基准，用于评估医疗图像质量退化下多模态大语言模型的性能，揭示模型在不同退化类型下的表现差异及置信度校准问题。
Comments 29 pages, 11 figures
Holi-Spatial: 将视频流转化为整体3D空间智能
机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 Holi-Spatial通过自动化方法构建大规模多模态3D空间数据集，提升空间推理任务的模型性能。
Comments project page: https://visionary-laboratory.github.io/holi-spatial/
AMR-CCR: 以锚定模块检索实现连续中文字符识别
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 AMR-CCR通过锚定模块检索框架实现连续中文字符识别，解决持续类增长和脚本多样性问题，提出轻量级脚本注入模块和多原型字典以提升识别性能。
DocCogito: 对齐布局认知与分步 grounded 推理以实现文档理解
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 DocCogito通过整合布局感知与结构化推理，提升文档理解的准确性和推理过程的系统性。
Backdoor4Good: 对LLMs中有益后门应用的基准测试
机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 Backdoor4Good提出了一种统一的基准和框架，用于在大型语言模型中实现有益的后门应用，通过三元组形式定义触发器、激活机制和效用函数，展示后门在提升安全性和可控性方面的潜力。
Comments 19 pages, 5 figures
HarmonyCell: 在语义和分布偏移下自动化单细胞扰动建模
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
AI总结 HarmonyCell通过语义统一和自适应搜索机制，在语义和分布偏移下实现单细胞扰动建模的自动化，有效执行率达95%并超越专家基线。
Comments 18 pages total (8 pages main text + appendix), 6 figures
DropVLA: 对视觉-语言-动作模型的行动级后门攻击
机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（可信具身AI研究院，复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身AI重点实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
AI总结 DropVLA是一种针对视觉-语言-动作模型的行动级后门攻击，通过有限的数据污染实现对特定动作的精准操控，验证了在现实环境中的有效性。
Comments 8 pages, 6 tables, 3 figures. Under review
UniUGG: 通过几何-语义编码实现统一的3D理解与生成
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室）
AI总结 UniUGG通过几何-语义编码实现3D理解和生成的统一框架，结合大语言模型和潜在扩散模型，提升空间理解和生成能力。
用神经量子态模拟非马尔可夫开放量子动力学
机构 * Hefei National Research Center for Physical Sciences at the Microscale, University of Science and Technology of China（合肥微尺度物质科学国家研究中心，中国科学技术大学） ； Department of Chemistry, Fudan University（复旦大学化学系） ； Hefei National Laboratory（合肥国家实验室）
AI总结 本文提出一种基于神经量子态和耗散子嵌入量子主方程的方法，用于高效模拟非马尔可夫开放量子动力学，提升计算可扩展性和可解释性。
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