Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

X+Slides: Benchmarking Audience-Conditioned Slide Generation

X+Slides：面向受众条件的幻灯片生成基准测试

Haodong Chen, Xuanhe Zhou, Wei Zhou, Xinyue Shao, Yanbing Zhu, Bo Wang, Jiawei Hong, Anya Jia, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； SenseTime 纠错

AI总结 提出X+Slides基准，通过动态评估框架和受众特定权重，衡量幻灯片生成系统在受众覆盖、领域覆盖、效率和正确性方面的表现，揭示现有系统在受众关键信息恢复上的不足。

GateMem: Benchmarking Memory Governance in Multi-Principal Shared-Memory Agents

GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准

Zhe Ren, Yibo Yang, Yimeng Chen, Zijun Zhao, Benshuo Fu, Zhihao Shu, Bingjie Zhang, Yangyang Xu, Dandan Guo, Shuicheng Yan

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。

Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem

HALOMI: Learning Humanoid Loco-Manipulation with Active Perception from Human Demonstrations

HALOMI: 从人类演示中学习具有主动感知的人形机器人全身操控

Zehui Zhao, Yuxuan Zhao, Gaojing Zhang, Chenxi Liu, Maolin Zheng, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Sussex（萨塞克斯大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） 纠错

AI总结 提出HALOMI框架，通过扩展通用操控接口(UMI)实现主动感知，利用流形约束控制器和观察-动作对齐，使Unitree G1人形机器人在五项真实任务中平均成功率达85%。

High-Degree-of-Freedom Lightweight Bioinspired Leg for Enhanced Mobility in Small Robots

高自由度轻量化仿生腿：提升小型机器人机动性

Haoqi Han, Yifei Yu, Jiaming Zhang, Xinru Cui, Linxi Feng, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学） 纠错

AI总结 针对微型机器人腿部自由度受限问题，提出一种四自由度并联腿机构，通过同心设计简化运动学，实现轻量化（18.9g）和大工作空间（>22255 mm³），显著提升运动灵活性。

Journal ref 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Self-Supervised Mask-Aware Transformers for Fault-Tolerant FBG Force Sensing in Minimally Invasive Surgical Robotics

自监督掩码感知Transformer用于微创手术机器人中容错FBG力传感

Peibo Sun, Shiyuan Dong, Shucheng Ye, Jianrong Cai, Yushan Liu, Hongen Liao, Tianqi Huang, Fang Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 针对微创手术机器人中FBG传感器因通道耦合和断裂导致的力估计退化问题，提出统一的自监督掩码感知Transformer，通过掩码通道重建预训练和动态损坏课程微调，实现多通道故障下的优雅降级，在8通道数据集上达到0.0066 N均方根误差。

SAGE: Retain-Aware Post-Hoc Sanitization of Final Unlearning Vector

SAGE: 保留感知的最终遗忘向量事后净化

Jingyuan Zhang, Yucheng Bai, Peixi Wen, Zhehao Huang, Zhengbao He, Hanling Tian, Xinwen Cheng, Haiyin Ran, Xiaolin Huang

机构 * Institute of Image Processing and Pattern Recognition, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像处理与模式识别研究所） 纠错

AI总结 提出SAGE方法，通过事后净化最终更新向量，在不重新运行原始遗忘流程的情况下，缓解大语言模型遗忘与保留能力之间的权衡。

HACMatch Semi-Supervised Rotation Regression with Hardness-Aware Curriculum Pseudo Labeling

HACMatch: 基于难度感知课程伪标签的半监督旋转回归

Mei Li, Huayi Zhou, Suizhi Huang, Yuxiang Lu, Yue Ding, Hongtao Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出一种难度感知课程学习框架，通过动态选择伪标签样本和结构化数据增强，在少量标注数据下提升半监督旋转回归性能。

Comments This is an accepted manuscript of an article published in Computer Vision and Image Understanding

Journal ref Computer Vision and Image Understanding (2026)

Posterior Continuation with Noise-Conditioned Frequency Exposure for Diffusion Inverse Problems

基于噪声条件频率暴露的扩散逆问题后验延续

Feng Tian, Yixuan Li, Weili Zeng, Weitian Zhang, Yichao Yan, Xiaokang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出后验延续框架，根据扩散噪声水平逐步暴露测量频率，结合稳定采样器实现超分辨率、修复和去模糊的先进性能。

CrossEarth-Gate: Fisher-Guided Adaptive Tuning Engine for Efficient Adaptation of Cross-Domain Remote Sensing Semantic Segmentation

CrossEarth-Gate：基于Fisher引导的自适应调优引擎用于高效跨域遥感语义分割

Shilei Cao, Ziyang Gong, Hehai Lin, Yang Liu, Jiashun Cheng, Xiaoxing Hu, Haoyuan Liang, Guowen Li, Chengwei Qin, Hong Cheng, Xue Yang, Juepeng Zheng, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出CrossEarth-Gate，通过Fisher信息引导的自适应模块选择机制，动态激活最关键的跨域模块，在18个跨域基准中16个达到最优性能。