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

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

Capstan-driven Continuum Surgical Robot: Design, Modeling, and Perception

绞盘驱动型连续体手术机器人：设计、建模与感知

Gang Zhang, Yufu Qiu, Junyan Yan, Wenhui Zeng, Wenlong Lu, Shing Shin Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Mechanical and Electronic Engineering, Wuhan University of Technology（武汉理工大学机电工程学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shun Hing Institute of Advanced Engineering（信兴高等工程研究院） ； Multi-Scale Medical Robotics Center（多尺度医疗机器人中心） 纠错

AI总结 本文针对绞盘驱动型连续体手术机器人的形状与力感知瓶颈，提出驱动-感知协同设计的集成方法，通过引入柔性元件与多刚体短厚梁模型实现实时感知，经实验验证可完成末端位姿与接触力感知。

Agent Skills Can Be Harmful: An Empirical Study of Skill-Induced Failures in LLM Agents

智能体技能可能有害：LLM智能体中技能诱导故障的实证研究

Gen Dong, Yanjie Gao, Liqun Li, Tianyin Xu, Yu Hua, Fan Yang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文通过提出差异分析框架，在SkillsBench等数据集上发现LLM智能体的技能会引发功能故障与效率回归，并构建SkillTriage工具，为安全复用技能提供研究方向。

ControlRadio: Prompt-Driven Controllable Diffusion for Cross-Modal Radio Map Generation

ControlRadio：用于跨模态无线电地图生成的提示驱动可控扩散模型

Kangjun Liu, Xiying Pan, Shuhang Zhang, Xiang Xiang, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

AI总结 ControlRadio是一种可控生成框架，可根据自然语言描述和环境布局生成无线电地图，在不同城市场景中精度和泛化能力领先，计算时间较传统方法减少四个数量级以上，为无线环境建模提供新范式。

Comments 17 pages, 9 figures, 8 tables

Degraded Infrared Small Object Detection via Degradation-Adapted Physics-Guided Restoration

面向退化红外小目标检测的退化自适应物理引导恢复方法

Xinkai Lu, Wenjun Chen, Yi Li, Yi Chang, Luxin Yan

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Ocean Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院海洋工程学院） 纠错

AI总结 针对红外小目标检测中退化泛化性差的问题，提出DAISOD框架，结合退化识别、专用分支处理与物理引导恢复，构建对应数据集，实验表明其性能优于现有方法。

Comments Accept by ICIG2026 (Oral)

High-Quality Exposure Correction with Diffusion-Based Image Generation Priors

基于扩散模型图像生成先验的高质量曝光校正

Ziwen Li, Meng Cao, Jinpu Zhang, Chunyang Li, Long Bao, Heng Sun, Yuehuan Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Xiaomi Communications Company Ltd.（小米通讯有限公司） 纠错

AI总结 本文提出基于扩散先验的曝光校正框架DPEC，通过高效微调策略与联合交叉注意力模块，在多数据集上实现了优于现有方法的曝光校正性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia (TMM)

Abstract Event Causal Rules: Induction and Application

抽象事件因果规则：归纳与应用

Ziwei Zheng, Peiqiong Chen, Bang Wang

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） 纠错

AI总结 本研究针对现有实例级因果对泛化缺陷，提出抽象事件因果规则（AECR）及相关归纳系统，构建知识库并设计 AR-GCAE 模型注入 AECR，在 CGEP 任务中提升了事件因果推理与预测性能，尤其对稀有未见样本效果显著。

Season: Spectrum-Aware Orthogonal Gradient Refinement for Transfer-Based Adversarial Attacks

Season：面向基于迁移的对抗攻击的频谱感知正交梯度优化方法

Tianyi Wang, Zhenghao Gao, Shengjie Xu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan LightRead Intelligent Technology Co., Ltd.（武汉睿光智能科技有限公司） 纠错

AI总结 针对基于迁移的对抗攻击在异构架构间迁移效果差的问题，提出即插即用框架Season，通过频谱感知正交梯度优化提升攻击在CNN、ViT等目标上的迁移成功率，平均提升6.6个百分点。

Comments 6 pages

Free-Lunch Augmentation by Revisiting Diffusion-Based Data Generation for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

通过重新审视基于扩散模型的跨域小样本目标检测数据生成实现无额外开销的数据增强

Zijian Zhuang, Yixiong Zou, Yuhua Li, Ruixuan Li

机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 针对跨域小样本目标检测的域差距与数据稀缺挑战，提出带定制噪声的选择性修复（SITN）方法，结合定制噪声生成与选择性修复模块合成有效数据，在6个CDFSOD和4个CDFSS数据集上达到新的最先进性能

Convex Neural Energy Elements: Monolithic Finite-Element Assembly of Geometry-Parameterized Neural Operators with Stability and Error Guarantees

凸神经能量元：具有稳定性和误差保证的几何参数化神经算子的整体有限元组装

Hongyue Jiang, Jianjiang Zhan, Chenzhuo Zhang, Fan Wang

机构 * School of Civil and Hydraulic Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学土木与水利工程学院） ； National Center of Technology Innovation for Digital Construction, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学数字建造技术创新中心） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 该研究针对神经算子元扩展的结构缺陷，提出凸神经能量元方法，实现几何参数化神经算子的稳定整体有限元组装，在热传导等任务中获高精度与高速度，且保证与类型、维度无关。

Comments 19 pages, 10 figures, 1 table

MoRoute: Dynamic Routing for In-Context Multimodal Video Generation

MoRoute：面向上下文多模态视频生成的动态路由

Chong Gao, Jie Ma, Zhan Peng, Chongxiao Wang, Haoxue Wu, Jun Liang, Guanbin Li, Jing Li

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

AI总结 MoRoute是采用动态层路由连接VLM与视频DiT的多模态视频生成框架，在三个基准数据集上均优于现有最优方法，提升了视频生成与编辑的性能。

Comments Project page: https://orange-3dv-team.github.io/MoRoute/

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

FasTac: A Curved Multispectral Vision-Based Tactile Sensor for High-Speed High-Precision 3D Shape and Force Perception

FasTac：一种用于高速高精度3D形状与力感知的曲面多光谱视觉触觉传感器

Xiaofan Lu, Kaiji Huang, Jiahui Chen, Yuankai Lin, Hua Yang, Zhouping Yin

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院智能制造装备与技术国家重点实验室） ； National Innovation Institute of Digital Design and Manufacturing（国家数字化设计与制造创新中心） 纠错

AI总结 FasTac是一款集成多光谱光度立体、动态卷积力估计及FPGA加速的曲面多光谱视觉触觉传感器，可实现高精度3D形状与力感知，兼具高速处理能力，经实验验证其性能优于现有方案。

Comments 13 pages, 11 figures, including 2 pages of supplementary material. Submitted to IEEE/ASME Transactions on Mechatronics

Beyond Visual Ambiguity: Guiding Robust Monocular Depth Estimation in Challenging Scenarios via Detailed Long Captions

超越视觉歧义：通过详细长文本引导具有挑战性场景下的鲁棒单目深度估计

Junrui Zhang, Jiaqi Li, Yiran Wang, Liao Shen, Zhiguo Cao

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

AI总结 该研究针对单目深度估计的视觉歧义问题，提出CapDepth框架，通过详细长文本引导，在非朗伯表面和恶劣天气下的深度误差较现有最优方法分别降低25.0%和22.0%。

Comments Accepted to ACM MM 2026

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Xuanyang Xi, Yiping Tang, Di Xu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

SAM3D-Guided Object-Centric Representation Alignment for Vision-Language-Action Models

用于视觉-语言-动作模型的SAM3D引导的以对象为中心的表示对齐

Zonghe Liu, Shanyuan Jie, Xiaoquan Sun, Chen Cao, Zetian Xu, Zongsheng Liu, Jiayu Chen

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Infiforce（英飞拓） 纠错

AI总结 针对视觉-语言-动作模型缺乏目标对象细粒度3D理解的问题，提出以对象为中心的3D表示对齐框架，利用SAM3D提供3D先验，经定位、生成掩码、提取表示等步骤与视觉特征对齐，实验证明其可提升模型性能，尤其在长时操纵场景有效。

Comments 8 pages, 4 figures

Anticipatory Risk-Guided Reinforcement Learning for Safe Flight Through Dynamic Clutter

用于在动态杂波中安全飞行的预期风险引导强化学习

Yuchao Mei, Guohao Zhang, Luxia Ai, Haopeng Chen, Wenbing Tao

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

AI总结 研究在动态杂波中四旋翼安全飞行问题，提出预期风险引导强化学习框架，利用特权模拟器状态构建风险地图，通过非对称架构训练网络自我预测风险，结合轻量级编码器提取线索，实验证明该方法有效提高安全裕度和飞行效率，且能实现模拟到现实的零样本转移。

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Alleviating Regional Shortcuts for Few-Shot Class-Incremental Learning

缓解少样本类别增量学习中的区域捷径

Haichen Zhou, Yazhe Lyu, Yixiong Zou, Ruixuan Li, Yuhua Li

机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 研究少样本类别增量学习中误分类问题，提出基于组合学习的方法，通过学习公共和判别原语集缓解区域捷径，经实验验证该方法在准确性和可解释性上优于现有方法。

Comments Accepted by TMM 2026

Semiotic logical hexagon theory for LLM logical reasoning

用于大语言模型逻辑推理的符号逻辑六边形理论

Yunyao Zhang, Xinglang Zhang, Zeliang Chen, Junqing Yu, Zikai Song

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

AI总结 研究大语言模型逻辑推理中语义组织的影响，提出HexLogicAgent框架，先组织自然语言含义再结构化验证推理。发现不完整语义表示是推理失败主因，建模语义对立结构可延迟性能下降，实验证明该框架能提高推理可靠性。

TransBiolab: A Real-World Multi-View Dataset of Cluttered Transparent Biomedical Objects

TransBiolab：一个杂乱透明生物医学物体的真实世界多视图数据集

Ke Ma, Yifei Wang, Meng Wang, Tian Xia

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； College of Design and Innovation, Tongji University（同济大学设计创意学院） ； Shanghai Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海智能无人系统研究院） ； School of Software and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） 纠错

AI总结 针对自主生物医学实验室透明物体视觉感知数据稀缺问题，提出TrainsBiolab真实世界多视图数据集，含多物体杂乱、遮挡场景数据及多种注释，定义相关基准并评估，为自主实验室操作视觉任务提供资源。

Comments 9 pages, 10 figures, accepted by ACM Multimedia 2026

Achieving Text-based Person Retrieval with Any Granularity

实现任意粒度的基于文本的行人检索

Jialong Zuo, Hanyu Zhou, Dongyue Wu, Yongtai Deng, Mengdan Tan, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院多光谱信息智能处理技术国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

AI总结 该研究针对基于文本的行人检索中查询粒度不确定问题提出新范式，构建多粒度数据集和评估基准，提出CMAM框架，通过多种策略实现粒度感知检索，实验证明其性能优于现有方法，为行人检索系统奠定基础。

Comments TPAMI-2026 Accepted Paper

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, pp. 1-18

STEREOFLOW: Progressive Stereo Matching with StereoDiT and Transition Flow Matching

STEREOFLOW：基于StereoDiT和过渡流匹配的渐进式立体匹配

Hao Wang, Haoran Geng, Xiaotong Yang, Jing Tang, Songlin Wei, Linlong Lang, Yeying Jin, Zheng Zhu, Zhaoxin Fan, Biao Leng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Google（谷歌公司） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Tencent（腾讯公司） ； GigaAI（未知（可能是公司或组织，由于未找到确切对应中文名，按原文保留）） 纠错

AI总结 研究针对立体匹配问题，提出先验引导的生成框架StereoFlow，通过两阶段渐进级联匹配网络、像素扩散变压器StereoDiT和过渡流匹配实现高效优化，在多基准测试中取得多个最新结果，提升了立体匹配效果。

Comments 10 pages, 6 figures, submitted to TVCG

Defense Against LLM Backdoors using Critical Neuron Isolation Pruning

使用关键神经元隔离剪枝防御大语言模型后门攻击

Yuxi Li, Zhibo Zhang, Kailong Wang, Xingshuo Han, Ling Shi, Haoyu Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型后门攻击问题，提出DeCNIP方法，利用表征分析统一识别和中和后门，通过优化交叉熵损失发现潜在威胁，隔离并剪枝后门关键神经元，有效降低攻击成功率，保持模型性能。

FilmWorld: Agentic Novel-to-Film Generation through Dynamic Cinematic World Modeling

FilmWorld：通过动态电影世界建模实现从小说到电影的智能生成

Jialong Zuo, Haotong Zuo, Shiwei Zhang, Xiang Wang, Chen Li, Nong Sang, Changxin Gao, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究如何将小说转化为电影，提出将其形式化为动态电影世界建模，构建FilmWorld系统，两组智能体协作实现各阶段，引入FilmEval评估框架，实验证明该系统性能优于现有技术。

Comments Project Page: https://filmworld-ai.github.io

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

AlphaOracle: Oracle bone script decipherment via human-workflow-inspired deep learning

AlphaOracle：通过受人工工作流程启发的深度学习进行甲骨文破译

Yuliang Liu, Haisu Guan, Pengjie Wang, Xinyu Wang, Jinpeng Wan, Kaile Zhang, Handong Zheng, Xingchen Liu, Zhebin Kuang, Huanxin Yang, Bang Li, Yongge Liu, Lianwen Jin, Xiang Bai

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； School of Electronic Information Engineering, South China University of Technology（华南理工大学电子信息学院） ； Key Laboratory of Oracle Bone Inscriptions Information Processing, Anyang Normal University（安阳师范学院甲骨文信息处理重点实验室） 纠错

AI总结 针对约3000个未破译甲骨文字符的问题，提出受人工工作流程启发的AlphaOracle框架，经多阶段管道进行甲骨文破译，与专家解读高度一致，还能减少分析时间，为甲骨文及其他未破译文字研究提供参考。

Comments Accepted by The Innovation 2026

Journal ref The Innovation 7(11), 101462, 2026

EvolvingWorld: An Open-Schema Framework for Co-Evolving Role-Play Agents and World Model in Interactive Literary World

EvolvingWorld：用于交互式文学世界中角色与世界模型协同进化的开放架构框架

Qing Zong, Yue Guo, Mengxin Yang, Yiwen Guo, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； LIGHTSPEED（光速） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

AI总结 研究交互式文学世界中角色与世界协同进化问题，提出EvolvingWorld框架，含角色智能体和世界模型两个耦合模块，制定7个可训练任务，构建数据集并引入评估协议，实验证明其能有效改进长期模拟。

DAUPNet: Domain-Aware Uncertainty Modeling for Reliable Prototype Discrimination in Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation

DAUPNet：跨域少样本语义分割中用于可靠原型区分的域感知不确定性建模

Lei Yuan, Zhongxu Hu, Jingyi Wen, Pengxing Yi

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

AI总结 针对跨域少样本语义分割中因域偏移致原型匹配不可靠的问题，提出DAUPNet框架，通过协调特征、概率表示原型及用不确定性调节优化，在四个标准目标域取得较好平均mIoU，为跨域少样本语义分割提供了可靠方法。

Self-Evolving Just-In-Time Memory for Proactive Embodied Safety

用于主动具身安全的自进化即时记忆

Bingrui Sima, Lizhong Wang, Xiaoya Lu, Kun He, Xiao Yang

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

AI总结 研究视觉语言模型在闭环交互中应对动态危险的问题，提出自进化即时记忆框架，含RSG、事实记忆和经验记忆，并通过自动测试-验证-写入循环完善元技能，实验证明该框架大幅提升安全成功率且不阻碍任务进展。

Rethinking the Readout: Unlocking Video Backbones for AI-Generated Video Detection

重新思考读出方式：解锁用于人工智能生成视频检测的视频主干网络

Manni Cui, Ziheng Qin, ZiAn Wang, Ruiqi Liu, Dianyuan Zou, Jianglan Wei, Han Zhou, Yu Liu, Jingrui Xu, Wenhao Wang, Zhenyu Zhang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Jilin University（吉林大学） ； Vast Intelligence Lab（旷视智能实验室） 纠错

AI总结 研究针对AI生成视频检测中视频主干网络表现不佳的问题，提出速度门控补丁速度剖析（V-PVP）方法，通过替换聚合层激活冻结主干网络时间潜力，提升检测性能，在AIGVDBench上达95.28的AUC。