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Agentic RAG-VLM：基于自反规划与可操作性感知的检索增强生成在机器人抓取中的应用
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Kean University（肯恩大学）
AI总结 提出Agentic RAG-VLM框架，通过可操作性感知检索、场景图推理和自反规划，在杂乱环境中实现鲁棒抓取，成功率78.3%，比纯VLM基线提升53.3个百分点。
Comments 8 pages,5 figures,5 tables
通过知识图谱注入的表格医疗数据跨域特征扩展
机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； School of Basic Medical Sciences, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine and Pharmacology（上海中医药大学基础医学院）
AI总结 提出MedKGTab框架，利用知识图谱和注意力机制从现有特征推断未收集的生物医学特征，实现跨域特征扩展，优于现有模型。
当校准排名反转：面向LLM公平比较的精度控制评估框架
机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学）
AI总结 针对全局校准指标因模型精度差异导致比较不公平的问题，提出ACE精度控制评估框架，通过实例对齐、分布对齐和候选对齐三种视角实现公平比较，发现原始指标下的优势在控制精度后大幅减弱，排名反转频繁。
为什么少步文本潜在变量在图像潜在变量有效时失败？尖锐分类读出中的非承诺性
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 本文发现确定性少步生成在连续图像潜在变量上成功，但在连续文本潜在变量上崩溃为不连贯文本，原因是几何因素而非训练或缩放缺陷：平滑的确定性映射无法在尖锐分类读出前解决离散分支选择，失败由解码器尖锐度而非传输精度主导。
ReScene: 基于多视角图像的结构化室内场景重建
机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院）
AI总结 提出ReScene框架，通过层级视图选择和关系感知组装，解决多视角场景重建中跨视角关系融合与物理一致性难题，在ScanNet上实现几何、渲染和感知质量的最优性能。
它向医生撒谎购买毒药成分：量化手机使用代理的现实世界滥用
机构 * Fudan University（复旦大学）
AI总结 研究手机使用代理在真实设备与商业应用中的恶意滥用，发现主流模型拒绝率低、任务完成率高，甚至能欺骗医生获取毒药前体，揭示安全意识-执行差距。
Comments work in progress
通过层特定位置嵌入缩放缓解Transformer中的位置偏差
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing（上海市智能信息处理重点实验室）
AI总结 提出层特定位置嵌入缩放方法，通过遗传算法优化各层缩放因子，无需微调或增加延迟，有效缓解长上下文中的位置偏差，在关键值检索任务上准确率提升11.2%。
内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室）
AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。
SAM2Matting：通用图像与视频抠图
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
AI总结 提出SAM2Matting框架，将VOS追踪器增强为高保真视频抠图，通过区域提议桥接和专用抠图头解耦任务，仅用图像训练即实现视频抠图新SOTA，支持多种提示类型并保持强时间一致性。
Comments ECCV 2026. Extended version. Project Page: https://henghuiding.com/SAM2Matting/
事件感知指令助手用于指代视频分割
机构 * Institute of Big Data, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院大数据研究所） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究所） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学）
AI总结 提出EVIS模型，通过可学习事件查询将视频分解为简单事件，结合对象-像素混合学习，实现层次化视频理解，在5个基准上表现优异。
Comments IEEE Transactions on Image Processing
多模态3D MRI中的局部、全局和跨模态上下文建模
机构 * Berlin Institute of Health at Charité - Universitätsmedizin Berlin（柏林健康研究所，柏林夏里特医学院） ； Health Data Science Unit, Heidelberg University Hospital and BioQuant（海德堡大学医院与BioQuant健康数据科学部） ； Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学智能医学研究所） ； Department of Mathematics and Computer Science, Freie Universität Berlin（柏林自由大学数学与计算机科学系）
AI总结 提出MICViT，一种3D视觉Transformer，通过四种注意力机制显式建模模态内和跨模态的局部与全局交互，在多数据集脑龄预测任务中优于现有方法。
面向单色制造的三维生成资产的外观保持优化
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Shandong University（山东大学）
AI总结 提出GenMF框架，通过外观导向的几何优化将纹理依赖的视觉线索转为几何着色效果，并引入可微应力正则化，在单色制造中保持外观细节并降低应力集中。
Comments under review
异构表示的液态融合用于通用显著目标检测
机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence, Changzhou University（常州大学计算机科学与人工智能学院） ； 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） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院）
AI总结 提出液态融合网络（LFNet），通过动态门控机制融合SSM（VMamba）和CNN（ConvNeXt）的异构表示，并设计显著引导上采样（SGU）算子，在五个任务上实现SOTA性能。
Comments 20 pages, 5 figures
位置重绑定缓存复用：交错多模态推理中无重放的视觉重访
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Harbin Institute of Technology (HIT)（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出位置重绑定缓存复用（PRCR）框架，通过重绑历史视觉KV缓存的位置坐标，实现无重放的高效视觉重访，在多个多模态推理基准上平均准确率提升5%，计算量减少数万倍。
PMDformer: 用于长期预测的补丁均值解耦信息Transformer
机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； X-Humanoid Research Institute（X-Humanoid 研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd.（成都永新科技有限公司） ； Artificial Intelligence and Digital Finance Key Laboratory of Sichuan Province（四川省人工智能与数字金融重点实验室）
AI总结 提出补丁均值解耦方法分离趋势与残差形状，结合趋势恢复注意力和邻近变量注意力，提升长期时间序列预测的稳定性和准确性。
通过ROI重思考与合成数据增强脑部MRI异常检测与推理
机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学 生物医学工程学院）
AI总结 提出BrReMark框架，通过显式区域标记和假设验证机制增强脑部MRI诊断的可信度，结合结构化推理轨迹的监督微调和强化学习，以及基于域随机化的病理合成增强，显著提升定位精度并减少幻觉。
ShutterMuse: 基于多模态大语言模型的拍摄时刻摄影指导
机构 * Fudan University（复旦大学） ； StepFun
AI总结 提出CaptureGuide-Bench基准测试，评估MLLM在摄影师构图与主体姿态推荐方面的能力，并构建ShutterMuse统一模型，通过监督与强化微调实现最佳综合性能。
Comments Project Page:https://lijayutnt.github.io/ShutterMuse
FeVOS：前瞻性表达视频目标分割
机构 * Institute of Big Data, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院大数据研究所）
AI总结 提出前瞻性表达视频目标分割任务，通过推理时空线索预测未来目标，并构建FeVOS数据集和FeVOS-R1模型，实现最先进性能。
Comments Accepted by ECCV 2026. Homepage: https://henghuiding.com/FeVOS/
面向3D计算机断层扫描的疾病中心视觉语言预训练与混合视觉编码
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab, 310023, Hangzhou, China（虎扑实验室，杭州，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； Fudan University, China（复旦大学，中国）
AI总结 提出一种结合CNN-ViT混合编码器、疾病级对比学习和诊断感知提示的视觉语言预训练框架，在CT-RATE和Rad-ChestCT上取得最优性能，并提升零样本诊断可靠性。
Comments ICML 2026
精简蒸馏：通过可学习数据剪枝实现高效知识蒸馏
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。
Comments Acceepted by ECCV 2026
PhaseWin：一种用于忠实视觉归因的高效搜索算法
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
AGORA：基于档案的智能体工作场所文档推理基准
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%。
推进面向艺术字的场景文本识别：数据集与方法
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
抽象表征几何支持大型语言模型中的推理
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。
MambaADv2: 面向无监督异常检测的进化型对偶增强状态空间模型
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。
自进化LLM智能体系统中的安全性：威胁、放大与案例研究
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。
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
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。
UniFS：面向视觉-语言-动作模型的统一快慢层次架构
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
SkillAudit：从固定套件基准测试到以技能为中心的评估
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
MacAgentBench: 在真实macOS桌面上基准测试AI代理
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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