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RelAfford6D：用于约束驱动机器人操作的关系型6D可操作图
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学计算机科学学院）
AI总结 提出RelAfford6D框架，通过构建关系型6D可操作图将语义指令转化为SE(3)位姿约束，并利用运动学约束求解实现零样本操作，在仿真和真实环境中优于数据驱动方法。
ShareLock: 针对MCP的隐蔽多工具阈值投毒攻击
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ShareLock框架，利用Shamir阈值方案将恶意指令分散到多个工具描述中，实现隐蔽性和容错性，平均攻击成功率超90%。
Comments 16 pages, 12 figures
面向长推理的信息感知KV缓存压缩
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出InfoKV框架，通过结合预测不确定性与注意力分数进行KV缓存压缩，在长上下文推理中优于现有方法。
TAVR-VLM：面向抗幻觉报告生成的风险条件因果基础
机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学）
AI总结 提出TAVR-VLM框架，通过风险条件因果注意力（R-CGA）建立“风险→区域→词”的结构化基础路径，在TAVR规划中减少诊断幻觉，实现新最优性能。
PhysEditWorld: 一个面向物理可编辑世界模型的大规模数据集
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent（腾讯）
AI总结 提出PhysEditWorld数据集，通过UE5重放渲染管线生成多重力配置下的动作条件视频，支持可控物理编辑，用于改进世界模型的动力学建模和一致性。
Comments Project page: https://yizhiqianbi.github.io/physeditworld/
基于仅方位测量的闭式4自由度机器人间位姿估计器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出一种闭式4自由度机器人间位姿估计器，通过放松旋转估计的非线性约束和误差投影实现平移估计，并引入可观测性测试模块自主确定最优估计时刻，在降低计算成本的同时提高估计精度和可靠性。
用于容错量子计算的高效基础解码器
机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Tokyo, Japan（东京农业与技术大学电气工程与计算机科学系） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学人工智能学院） ； Science, Mathematics and Technology Cluster, Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学科学、数学与技术集群） ； School of Physical and Mathematical Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学物理与数学科学学院）
AI总结 提出神经迁移统一框架(NTU)，通过代数结构对齐不同码距的解码任务，实现小码距知识加速大码距训练，NTU-Transformer在平面表面码和双变量自行车码上超越现有方法。
Comments 32 pages, 9 figures, comments are welcome
MMGist：面向2027年的综合多模态基准
机构 * SJTU（上海交通大学）
AI总结 针对现有视觉语言基准的视觉依赖不足、性能饱和及异常项问题，提出MMGist基准，通过三阶段过滤构建7,262项，覆盖7个能力维度，在保持模型排名高保真度（Spearman ρ=0.98）的同时减少69%评估项并提升78%跨模型区分度。
语义生成微调用于统一多模态模型
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent ARCLab（腾讯ARCLab）
AI总结 本文提出语义生成微调（SGT）方法，通过将高阶语义任务作为生成代理，统一多模态模型的感知与生成能力，提升多模态理解和生成质量。
Comments 14 pages, 13 figures
MedPruner: 面向高效3D医学图像理解的免训练层次化令牌剪枝框架
机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Jiangnan University（江南大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学）
AI总结 提出MedPruner，一种免训练、模型无关的层次化令牌剪枝框架，通过帧间锚点过滤和动态信息核选择，在保留不到5%视觉令牌时保持甚至提升模型性能，显著降低计算开销。
Comments 11 pages
VisNec: 衡量和利用视觉必要性进行多模态指令微调
机构 * SJTU（上海交通大学） ； Universiti Malaya（马来亚大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； MBZUAI（穆萨台普大学人工智能研究所） ； KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） ； KAUST（王国立阿联酋科学技术大学）
AI总结 提出VisNec分数衡量视觉输入在多模态指令微调中的边际贡献，结合语义聚类选择高必要性样本，在15%数据上达到全数据性能的100.2%。
Comments Accepted at ECCV 2026. Project Page: https://dmk041218.github.io/VisNec/
通过扩散驱动选择实现一致且高效的数据集蒸馏
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
AI总结 提出利用扩散先验进行补丁选择而非生成的新框架，通过噪声预测和损失差异识别图像中独特区域，结合类内聚类和排序实现单步蒸馏，在多种指标和设置下优于现有方法。
Comments Accepted by ECCV 2026
理解卷积神经网络的初始凝聚现象
机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Zhiyuan College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学紫阳学院） ； CMA-Shanghai, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学CMA-上海） ； Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学理论科学研究所） ； Qing Yuan Research Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学清元研究院）
AI总结 研究卷积神经网络在小初始化和梯度训练下的凝聚现象，揭示其在参数空间中的隐含偏置及凝聚机制。
Journal ref CSIAM Transactions on Applied Mathematics, 6(2025), 272-319
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