Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

HAT-4D: Lifting Monocular Video for 4D Multi-Object Interactions via Human-Agent Collaboration

HAT-4D: 通过人机协作从单目视频提升4D多物体交互

Jiaxin Li, Yuxiang Wu, Zhenkai Zhang, Xinrui Shi, Haoyuan Wang, Yichen Zhao, Su Linxiang, Chenyang Yu, Mingyu Zhang, Yifan Ding, Boran Wen, Li Zhang, Ruiyang Liu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Math Magic 纠错

AI总结 提出HAT-4D框架，结合视觉大模型与多级人工反馈，从单目视频重建多物体的3D几何、时序动态和物理交互，解决遮挡和深度歧义，无需多相机系统。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages of main text and 39 pages of appendices. Project page: https://lijiaxin0111.github.io/HAT4D/

OSOR: One-Step Diffusion Inpainting for Effect-Aware Object Removal

OSOR: 一步扩散修复用于效果感知的对象移除

Qinming Zhou, Chenxi Sun, Deyang Kong, Junhao He, Xiangheng Tang, Peike Yu, Haotian Wu, Leilei Cao, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Transsion（传音控股） 纠错

AI总结 提出一步扩散模型OSOR，通过占用引导判别器、alpha头和语义锚定验证管道，实现高效、效果感知且对不完美掩码鲁棒的对象移除，速度提升4-30倍。

Comments Code and resources are available at https://github.com/Zhouqm-Git/osor

OrthoTryOn: Geometric Orthogonalization for Conflict-Free Unified Fashion Generation

OrthoTryOn：面向无冲突统一时尚生成的几何正交化

Zhaotong Yang, Ying Tai, Jiahui Zhan, Yu Zheng, Jianjun Qian, Jian Yang

机构 * PCA Lab, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院PCA实验室） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院PCA实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出OrthoTryOn框架，通过正交子空间投影和Fisher引导负向引导解决统一时尚生成中任务间梯度冲突，实现多任务协同优化。

Comments Accepted by ECCV2026

S$^2$-VLA: State-Space Guided Vision-Language-Action Models for Long-Horizon Manipulation

S$^2$-VLA：面向长时程操作的基于状态空间的视觉-语言-动作模型

Zhipeng Xie, Zongyi Han, Xiangyi Wei, Shiliang Sun, Yang Li, Jing Zhao

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院海底科学国家重点实验室） 纠错

AI总结 针对长时程操作任务中累积误差导致性能下降的问题，提出S$^2$-VLA框架，通过状态空间引导的自适应注意力机制动态融合视觉、语言和动作信息，在LIBERO等基准上超越7B模型。

Comments Accepted to IJCAI 2026

From Signals to Transfer: A Factorised Study of Probe-Based Uncertainty Estimation in Large Language Models

从信号到迁移：基于探针的大语言模型不确定性估计的分解研究

Ponhvoan Srey, Xiaobao Wu, Cong-Duy Nguyen, Quang Minh Nguyen, Duc Anh Vu, Anh Tuan Luu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； VinUniversity ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 通过分解研究，发现原始隐藏状态和注意力特征在域内表现优异，但结构化压缩特征在分布偏移下更鲁棒，提示和标签构建显著影响探针行为，并训练出可迁移的预训练探针。

Two-Stage Cross-Domain Cervical Abnormality Screening with Cytopathological Image Synthesis and Knowledge Distillation

两阶段跨域宫颈异常筛查：细胞病理图像合成与知识蒸馏

Jincheng Li, Yuzhi He, Yihui Zhan, Xinmei Zhang, Yifei Sun, Zelin Liu, Lichi Zhang, Minye Shao, Lili Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） ； School of Telecommunications Engineering, Xidian University（西安电子科技大学通信工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

AI总结 提出两阶段框架，先用SC-UNSB合成中间域缓解域偏移，再用知识蒸馏对齐特征，提升跨域宫颈细胞检测性能。

LA4VLA: Learning to Act without Seeing via Language-Action Pretraining

LA4VLA：通过语言-动作预训练实现无视觉行动学习

Tao Lin, Yuxin Du, Yiran Mao, Zewei Ye, Yilei Zhong, Bing Cheng, Yiming Wang, Jiting Liu, Yang Tian, Junchi Yan, Feiran Wu, Zenan Meng, Hu Wei, Yuqian Fu, Gen Li, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

AI总结 提出LA4VLA框架，通过语言-动作预训练学习动作先验，减少对视觉线索的依赖，提升VLA策略的鲁棒性，在仿真和真实任务中成功率显著提升。

Comments Github: https://github.com/MINT-SJTU/LA4VLA

DeformGen: Dynamics-Based Topology Augmentation for Deformable Manipulation Policy Learning

DeformGen: 基于动力学的拓扑增强用于可变形操作策略学习

Zili Lin, Wenyao Zhang, Yuyang Zhang, Zekun Qi, Junyan Lin, Hanxin Zhu, Jiaolong Yang, Zhibo Chen, Yao Mu, Xiaokang Yang, Xin Jin, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 提出DeformGen框架，通过局部物理扰动和动力学前向模拟生成拓扑一致的可变形状态，并利用变形场扭曲转移操作轨迹，联合增强状态分布与操作行为，提升可变形操作策略学习。

LIBERO-Safety: A Comprehensive Benchmark for Physical and Semantic Safety in Vision-Language-Action Models

LIBERO-Safety：视觉-语言-动作模型中物理与语义安全的综合基准

Rongxu Cui, Zongzheng Zhang, Jingrui Pang, Haohan Chi, Jinbang Guo, Saining Zhang, Shaoxuan Xie, Xin Jin, Yao Mu, Jiaolong Yang, Guocai Yao, Xianyuan Zhan, Ya-Qin Zhang, Hao Zhao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京智源人工智能研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research Asia (MSRA)（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 针对视觉-语言-动作模型操作安全未验证的问题，提出参数化安全基准和关键帧驱动数据生成流水线，构建大规模无碰撞数据集，系统评估八种模型，揭示泛化-安全张力。

Comments Accepted by ECCV 2026, Project Page: https://libero-safety.github.io/

Honey, I Shrunk the Arc de Triomphe!

亲爱的，我把凯旋门缩小了！

Yuanbo Xiangli, Hanyu Chen, Xueqing Tsang, Noah Snavely

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对单目度量几何估计中的“尺度坍缩”现象，通过构建新数据集MetricScenes并采用两阶段泊松补全方法提升深度图质量，微调MoGe-2模型显著缓解了尺度低估问题。

Comments Project page: https://metricscenes.github.io/

SpaceDG: Benchmarking Spatial Intelligence under Visual Degradation

SpaceDG: 在视觉退化下评估空间智能的基准测试

Xiaolong Zhou, Yifei Liu, Ziyang Gong, Jiarui Li, Qiyue Zhao, Muyao Niu, Yuanyuan Gao, Le Ma, Xue Yang, Hongjie Zhang, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Beihang University（北航） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

AI总结 本文提出SpaceDG，首个针对退化感知空间理解的大型数据集，通过物理基础的退化合成引擎生成9种退化类型，评估多模态大语言模型在视觉退化下的空间推理能力，并展示在退化条件下微调可提升模型鲁棒性。

Agentic Episodic Control

智能体情节控制

Xidong Yang, Wenhao Li, Junjie Sheng, Yun Hua, Haosheng Chen, Chuyun Shen, Xiangfeng Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出智能体情节控制（AEC），利用大语言模型增强情节强化学习，通过语义增强器和关键状态识别器提升数据效率和泛化能力，在BabyAI-Text环境中实现2-6倍数据效率提升。

Comments Accepted to Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)