Nanjing University（南京大学）

Benchmarking PhD-Level Coding in 3D Geometric Computer Vision

在3D几何计算机视觉中评估博士级别的编程能力

Wenyi Li, Renkai Luo, Yue Yu, Huan-ang Gao, Mingju Gao, Li Yuan, Chaoyou Fu, Hao Zhao

机构 * AIR, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Qiuzhen College, Tsinghua University（清华大学求真书院） ； BAAI（北京智源人工智能研究院） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出GeoCodeBench基准，用于评估3D视觉编程能力。通过精选论文中的任务，生成多样化的测试用例，评估八种模型的性能，揭示当前模型在可靠3D科学编程方面的差距。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project page: https://geocodebench.github.io/

Self-Improving Code Generation via Semantic Entropy and Behavioral Consensus

通过语义熵和行为共识的自我改进代码生成

Huan Zhang, Wei Cheng, Wei Hu

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出ConSelf方法，利用语义熵构建课程和共识驱动优化，无需外部监督提升代码生成能力。

Comments Accepted in the 34th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2026)

Med-CMR: A Fine-Grained Benchmark Integrating Visual Evidence and Clinical Logic for Medical Complex Multimodal Reasoning

Med-CMR：一个整合视觉证据和临床逻辑的细粒度基准，用于医疗复杂多模态推理

Haozhen Gong, Xiaozhong Ji, Yuansen Liu, Wenbin Wu, Xiaoxiao Yan, Jingjing Liu, Kai Wu, Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu, Hongwei Bran Li

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tongji University（同济大学） ； Ruijin Hospital（瑞金医院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 Med-CMR通过细粒度分解医疗多模态推理能力，设计挑战性任务并覆盖广泛高质量数据，评估18种先进大语言模型，发现GPT-5在多项选择题和开放性评分中表现最佳，但专业医疗大语言模型并不总能超越强通用模型，长尾泛化成为主要失败模式。