高校专区
ERA：基于熵引导的视觉令牌剪枝与修正注意力机制的高效多模态大语言模型
机构 * School of Future Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学未来技术学院） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系）
AI总结 提出ERA框架，通过熵引导的视觉令牌剪枝和修正注意力机制，解决令牌减少导致的注意力对数坍塌问题，实现高效多模态大语言模型推理加速。
Comments 17 pages, 7 figures
无处可藏：基于背景控制对的视频幻觉基准测试
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Knowin AI（考恩人工智能） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 提出VidPair-Halluc基准，通过背景相似但前景语义不同的视频对，精确评估大型视频模型中的视频幻觉，包含1K对抗视频对和11K时空问答对。
Comments ECCV 2026
基于全局邻域对齐哈希的无监督数据高效跨模态检索
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； Shien-Ming Wu School of Intelligent Engineering, South China University of Technology（华南理工大学吴贤铭智能工程学院） ； College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University（河南师范大学计算机与信息工程学院） ； VinUniversity（Vin大学）
AI总结 提出全局邻域对齐哈希（GNAH），通过原型锚定全局对齐和对比随机邻域对齐，在少量图像-文本对下学习紧凑二进制码，实现数据高效的无监督跨模态检索。
一视频一世界：将单目视频转化为物理4D场景
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； SparcAI Inc（SparcAI公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院）
AI总结 提出OVOW，首个无需训练的系统，从单目视频重建实例级、可仿真的4D网格场景，通过视觉语言模型发现实例、类别感知重建、迭代优化恢复尺度与位姿、物理装配确保接触支撑，并建立结构化视频到4D评估基准。
Comments Accepted by ECCV 2026. Project Page: https://OneVideoOneWorld.github.io/
透视多视图：通过选择性神经元进行参数高效微调以实现一致的放射学报告生成
机构 * MedVisAI Lab（MedVisAI实验室） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学李光前医学院） ； Centre of AI in Medicine, Singapore（新加坡人工智能医学中心） ； The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, New Territories, Hong Kong（香港中文大学） ； National Heart Centre Singapore (NHCS), Singapore（新加坡国家心脏中心）
AI总结 提出View-PNDF框架，通过检测和微调视图特定神经元，从神经元层面实现多视图X光报告的一致性生成，仅更新少量参数即可提升视图特定报告质量并保持通用性能。
Comments Accepted by MICCAI2026
Reflect-R1：长视频理解中基于证据驱动的自纠正反思
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； University of California（加利福尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出Reflect-R1框架，通过直觉、验证、仲裁三阶段管道动态检索客观视觉证据，并设计阶段解耦强化学习算法SD-GRPO解决策略耦合，在长视频理解基准上达到最优性能。
Comments 2026 ECCV
ViQ: 任意分辨率下的文本对齐视觉量化表示
机构 * Tencent HY Vision Team（腾讯HY视觉团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院）
AI总结 提出ViQ框架，通过文本对齐预训练和特征离散化两阶段量化学习，平衡离散表示中的语义与细节，支持原生分辨率输入，在多模态任务中取得与连续高维特征编码器相当的性能，并实现20%-70%的训练加速。
Comments Accepted to ECCV 2026
视频推理模型是否已准备好走向户外？
机构 * NTU Singapore（新加坡国立大学） ； Korea University（韩国大学）
AI总结 本文提出ROVA框架，通过时空腐蚀建模提升模型鲁棒性，并引入PVRBench基准测试真实环境扰动下的性能，验证了ROVA在准确性和推理质量上的显著提升。
Comments Project Page: https://robust-video-reason.github.io/, accepted by ECCV 2026
激励感知的AI监管：一个信度特征刻画
机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA亥姆霍兹信息安全中心） ； Department of Statistics, LMU Munich（慕尼黑大学统计系） ； UvA-Bosch Delta Lab, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学UvA-Bosch Delta实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 提出机制设计框架，通过信度集刻画非合规证据分布，实现完美市场结果（PMO）的充要条件，并验证于虚假特征与公平性监管。
FeRA: 面向高效扩散自适应微调的频率能量约束路由
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； vivo ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 提出FeRA框架，通过揭示扩散模型去噪过程中的频率能量机制，利用频率能量指示器、软频率路由和频率能量一致性正则化，实现参数更新与内在频率能量进程对齐，从而高效稳定地微调扩散模型。
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