Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Compression and Retrieval: Implicit Memory Retrieval for Video World Models

压缩与检索：视频世界模型的隐式记忆检索

Zhan Peng, Jie Ma, Huiqiang Sun, Chong Gao, Zhijie Xue, Zhiyu Pan, Zhiguo Cao, Jun Liang, Jing Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； HUJING Digital Media & Entertainment Group（虎鲸数字媒体与娱乐集团） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 提出注意力驱动的隐式记忆检索机制CaR，通过位置编码注入视角信息实现灵活检索，并引入轻量级上下文压缩网络，在构建的SceneFly数据集上取得SOTA结果并展现强泛化性。

Comments Project page: 3DV-Team/CaR" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Orange-3DV-Team/CaR

CLI-Universe: Towards Verifiable Task Synthesis Engine for Terminal Agents

CLI-Universe：面向终端代理的可验证任务合成引擎

Zhanbo Hua, Yifan Yao, Weihao Xie, Yongchi Zhao, Minghao Liu, Ruizhi Qiu, Zhewei Huang, Zun Wang, Yiyan Ji, Yunhai Ye, Letian Zhu, Xinping Lei, Han Li, Zhiyuan Ma, Zili Wang, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； StepFun（阶跃星辰） ； ZODA ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出CLI-Universe引擎，通过多维能力分类采样和证据引导研究生成终端代理任务，经多阶段可执行验证流水线筛选，构建高质量数据集CLI-Universe-6K，微调Qwen3-32B在Terminal-Bench 2.0上达到33.4%的SOTA。

Comments 20 pages, 5 figures, 3 tables. Preprint

4DVLT: Dynamic Scene Understanding with Worldline-Centered Vision-Language Tracking

4DVLT：以世界线为中心的视觉-语言跟踪动态场景理解

Chaoyue Li, Boxue Yang, Shengyao Zhou, Haoyang Wu, Rui Qian, Linfeng Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出世界线为中心的4D动态场景理解任务4DVLT及基准Instruct-4D，通过图条件世界线推理方法4DTrack实现指令跟踪，在指标上超越基线19.62点。

Denoising-Enhanced Coarse-to-Fine Infrared Small Target Detection with Attention Prior-Guided Knowledge Distillation

基于注意力先验引导知识蒸馏的增强去噪粗到细红外小目标检测

Houzhang Fang, Ruixuan Huang, Qiuhuan Chen, Xiaolin Wang, Yi Chang, Luxin Yan

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出一种粗到细的红外小目标检测框架ECFNet，通过粗阶段的区域二分类网络和去噪辅助训练抑制背景，细阶段的轻量检测器与注意力先验知识蒸馏提升精度，在三个数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

ACE-GS: Acing the Trade-off with Accurate, Compact and Efficient 3D Gaussian Splatting

ACE-GS：精准、紧凑且高效的三维高斯泼溅权衡之道

Jijian Zhao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 提出ACE-GS渐进优化框架，通过动量一致性引导的致密化策略和统计灵敏度驱动的稀疏化机制实现精准基元管理，并引入跨维度残差频率补偿恢复细节，在保持紧凑表示的同时实现3.7倍训练加速和最高0.89 dB PSNR提升。

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） 纠错

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。

TMPO: Trajectory Matching Policy Optimization for Diverse and Efficient Diffusion Alignment

TMPO：用于多样化和高效扩散对齐的轨迹匹配策略优化

Jiaming Li, Chenyu Zhu, Nanxi Yi, Youjun Bao, Li Sun, Quanying Lv, Xiang Fang, Daizong Liu, Jianjun Li, Kun He, Bowen Zhou, Zhiyuan Ma

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出TMPO，通过轨迹级奖励分布匹配提升扩散模型生成多样性，采用Softmax-TB目标和动态随机树采样，有效减少训练时间并提升性能。

Inverse Problem for Partial Differential Equations with Jump Discontinuities in Coefficients by Two-stage Physics-Informed Deep Learning and Statistical Mixture Models

基于两阶段物理信息深度学习和统计混合模型的系数具有跳跃不连续性的偏微分方程反问题

Zhikun Zhang, Guanyu Pan, Xiangjun Wang, Yong Xu, Guangtao Zhang

机构 * School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MOE Key Laboratory for Complexity Science in Aerospace（航空航天复杂科学教育部重点实验室） ； SandGold AI Research（SandGold AI研究院） 纠错

AI总结 提出两阶段物理信息深度学习框架，结合神经网络采样与统计推断，解决系数具有跳跃不连续性的PDE反问题，实现参数识别与解重构。