Nanjing University（南京大学）

MultiModal Code-Switching: Interleaving Visual Objects into Language for Explicit Object-Level Alignment

多模态代码切换：将视觉对象交织入语言以实现显式对象级对齐

Changhao Xiang, Shangyu Xing, Zhen Wu, Jianbing Zhang, Xinyu Dai

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 针对现有多模态大语言模型的图像级对齐存在指称歧义的问题，提出多模态代码切换（MMCS）范式，构建含77.3万样本的数据集，仅用5万样本即可匹配或超越60万图像-文本对训练的模型，提升了视觉基础与感知能力。

DSAR: Dual-Stream Autoregressive Modeling of Temporal Cloth Dynamics for Photorealistic Animatable Avatars

DSAR：用于生成逼真可动画化虚拟化身的布料时序动力学双流自回归建模

Haozhong Xiong, Yao Yu, Yu Zhou, Sidan Du

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 本文提出DSAR双流自回归框架，显式建模布料时序因果结构，解决现有方法布料动力学捕捉不足问题，在多方面性能获显著提升。

Comments Accepted to ECCV 2026. 25 pages, 7 figures, including supplementary material

Continuous Interaction Diffusion: A Diffusion-Native Runtime for Asynchronous Tool-Augmented Reasoning

连续交互扩散：面向异步工具增强推理的原生扩散运行时

Yuhang Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对扩散语言模型异步工具增强推理的局限，提出连续交互扩散架构，将工具交互整合至迭代去噪，可提升效率并减少冗余，首次聚焦只读工具。

Comments 15 pages, 5 figures, 1 table