Nanjing University（南京大学）

QuadVerse: An Integrated Framework Aligning Visual-Physical Reality for Quadruped Simulation

QuadVerse：一种对齐视觉-物理现实用于四足仿真的集成框架

Yuxiang Chen, Yuanhao Wang, Ziheng Zhang, Meng Zhang, Yu Liu, Yufei Jia, Tiancai Wang, Erjin Zhou, Jin Xie

机构 * Nanjing University（南京大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； DEXMAL ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出QuadVerse框架，通过重建场景校准视觉、物理和致动器，利用3DGS和接触校准减少仿真到现实的差距，实现零样本视觉导航策略部署。

When Hard Negatives Hurt: Bridging the Generative-Discriminative Gap in Hard Negative Synthesis for Retrieval

当硬负例有害时：弥合检索中硬负例生成的生成-判别鸿沟

Zhicheng Zhang, Jiwei Tang, Kuicai Dong, Xiaopeng Li, Jieming Zhu, Jingyu Li, Qianhui Zhu, Fengyuan Lu, Wang Jiaheng, Gang Wang, Hai-Tao Zheng, Zhaocheng Du

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

AI总结 针对检索中硬负例生成存在的生成-判别鸿沟问题，提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来提升检索性能。

Comments Accepted at KDD 2026

Full Attention Strikes Back: Transferring Full Attention into Sparse within Hundred Training Steps

全注意力再临：在数百次训练步骤内将全注意力转化为稀疏

Yanke Zhou, Yiduo Li, Hanlin Tang, Maohua Li, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Yuan Yao, Xiaoxing Ma

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出RTPurbo方法，通过利用模型内在稀疏性，在少量训练步骤内实现高效的稀疏注意力，从而在保持接近无损精度的同时，显著提升推理效率。

Comments 20 pages, 9 figures

PACE: Post-Causal Entropy Modeling for Learned LiDAR Point Cloud Compression

PACE：用于学习LiDAR点云压缩的后因果熵建模

Jiahao Zhu, Kang You, Dandan Ding, Zhan Ma

机构 * School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Hangzhou, China.（信息科学与技术学院，杭州师范大学，杭州，中国） ； School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China（电子科学与工程学院，南京大学，南京，中国） 纠错

AI总结 PACE通过非因果骨干网络和轻量级预测器提升LiDAR点云压缩效率，实现90%以上的解码延迟降低和BD-BR节省。

Enhancing Spatial Reasoning in Large Language Models for Metal-Organic Frameworks Structure Prediction

增强大型语言模型在金属有机框架结构预测中的空间推理能力

Mianzhi Pan, JianFei Li, Peishuo Liu, Botian Wang, Yawen Ouyang, Yiming Rong, Hao Zhou, Jianbing Zhang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Institute of AI Industry Research (AIR)（人工智能产业研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； ChemBIC（化学信息学中心） 纠错

AI总结 针对MOF结构预测中原子数量多、复杂度高的问题，提出MOF-LLM框架，通过空间感知持续预训练、结构监督微调和匹配驱动强化学习，增强Qwen-3 8B模型的空间推理能力，实现35.78%匹配率和0.04秒/结构的采样效率。

Comments KDD 2026

Thinking-Based Non-Thinking: Solving the Reward Hacking Problem in Training Hybrid Reasoning Models via Reinforcement Learning

基于思考的非思考：通过强化学习解决混合推理模型训练中的奖励黑客问题

Siyuan Gan, Jiaheng Liu, Boyan Wang, Tianpei Yang, Runqing Miao, Yuyao Zhang, Fanyu Meng, Junlan Feng, Linjian Meng, Jing Huo, Yang Gao

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； Jiutian Research, Beijing, China（九天研究院） 纠错

AI总结 针对混合推理模型训练中的奖励黑客问题，提出Thinking-Based Non-Thinking方法，利用思考型回答的解决方案信息为非思考型回答设置差异化最大令牌数，在数学基准上减少约50%令牌使用并提升准确率。

Muses: Designing, Composing, Generating Nonexistent Fantasy 3D Creatures without Training

Muses: 无需训练的设计、组合与生成不存在的幻想3D生物

Hexiao Lu, Xiaokun Sun, Zeyu Cai, Hao Guo, Ying Tai, Jian Yang, Zhenyu Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

AI总结 提出Muses，首个无需训练的馈送式幻想3D生物生成方法，利用3D骨架实现结构感知的设计、组合与生成，在视觉保真度和文本对齐方面达到最优。

Comments Project page: https://luhexiao.github.io/Muses.github.io/

SMART: Shot-Aware Multimodal Video Moment Retrieval with Audio-Enhanced MLLM

SMART: 基于音频增强多模态大模型的镜头感知视频时刻检索

An Yu, Weiheng Lu, Jian Li, Zhenfei Zhang, Yunhang Shen, Felix X. -F. Ye, Ming-Ching Chang

机构 * Department of Computer Science, University at Albany - SUNY（University at Albany - SUNY 计算机科学系） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Department of Mathematics and Statistics, University at Albany - SUNY（University at Albany - SUNY 数学与统计学系） 纠错

AI总结 提出SMART框架，融合音频与视觉特征，利用镜头感知令牌压缩技术，在多模态大模型基础上实现视频时刻检索，在Charades-STA和QVHighlights上取得显著提升。

HiMat: DiT-based Ultra-High Resolution SVBRDF Generation

HiMat: 基于DiT的超高分辨率SVBRDF生成

Zixiong Wang, Jian Yang, Yiwei Hu, Milos Hasan, Beibei Wang

机构 * College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机科学学院） ； Adobe Research（Adobe研究） ； NVIDIA ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出HiMat框架，利用扩散变压器和线性注意力在高压缩潜空间生成4K SVBRDF，并通过CrossStitch模块保持跨图一致性，实现高效、多样化的超高分辨率材质生成。