Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

An Efficient vLLM-Based Inference Pipeline for Unified Audio Understanding and Generation

基于vLLM的高效统一音频理解与生成推理管线

Haoran Wang, Jinchuan Tian, Siddhant Arora, Shinji Watanabe

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出基于vLLM的推理管线，通过扩展自回归解码支持多流采样和延迟模式解交织，并利用协同调度实现CFG下80%的非CFG吞吐量。

Combating Textual Noise and Redundancy: Entropy-Aware Dense Visual Token Pruning

对抗文本噪声与冗余：熵感知的密集视觉令牌剪枝

Xuehui Wang, Xuankun Yang, Wei Shen

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

AI总结 提出熵感知密集剪枝（EADP）框架，通过熵过滤文本噪声并利用子模最大化选择令牌，在严格预算下保留细粒度视觉线索，提升VLM精度-效率权衡。

Comments Accepted to ECCV 2026

EvoPolicyGym: Evaluating Autonomous Policy Evolution in Interactive Environments

EvoPolicyGym：评估交互环境中的自主策略进化

Zhilin Wang, Han Song, Runzhe Zhan, Jusen Du, Jiacheng Chen, Tianle Li, Qingyu Yin, Yulun Wu, Zhennan Shen, Tong Zhu, Yanshu Li, Guanjie Chen, Derek F. Wong, Yafu Li, Yu Cheng, Yang Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Brown University（布朗大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出自主策略进化评估框架，通过EvoPolicyGym基准测试代理在固定交互预算下迭代改进策略的能力，GPT-5.5在16个环境中表现最优，并揭示预算分配与反馈转化机制。

Comments 24 pages

DisciplineGen-1M: A Large-Scale Dataset for Multidisciplinary Visual Generation and Editing

DisciplineGen-1M：用于多学科视觉生成与编辑的大规模数据集

Zhaokai Wang, Mingxin Liu, Zirun Zhu, Ziqian Fan, Yiguo He, Mohan Zhang, Leyao Gu, Xiangyu Zhao, Ning Liao, Shaofeng Zhang, Xuanhe Zhou, Zhihang Zhong, Junchi Yan, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出百万级多学科数据集DisciplineGen-1M，涵盖10个学科，通过可扩展框架构建，并基于此开发学科感知推理生成模型，在学科和通用推理基准上显著提升。

AgenticSTS: A Bounded-Memory Testbed for Long-Horizon LLM Agents

AgenticSTS: 一种用于长周期LLM智能体的有界记忆测试平台

Xiangchen Cheng, Yunwei Jiang, Jianwen Sun, Zizhen Li, Chuanhao Li, Xiangcheng Cao, Yihao Liu, Fanrui Zhang, Li Jin, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出一种有界记忆契约，通过类型化检索组装用户消息，避免原始跨决策转录，在《杀戮尖塔2》中实现并验证，揭示了战略技能层对胜率的提升效果。

SAB-LVLM: Significance-Aware Binarization for Large Vision-Language Models

SAB-LVLM: 面向大型视觉-语言模型的重要性感知二值化

Qi Lyu, Jiahua Dong, Baichen Liu, Xudong Wang, Mingfei Han, Yulun Zhang, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems（机器人学国家重点实验室） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； 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） 纠错

AI总结 提出SAB-LVLM方法，通过构建空间重要性图与模态引导整合策略，实现跨层跨模态权重重要性感知的二值化，在约1比特压缩下优于现有二值化方法。

Bridging 3D Gaussians and Semantic Occupancy for Comprehensive Open-Vocabulary Scene Understanding from Unposed Images

桥接3D高斯与语义占据：从无位姿图像实现开放词汇的全面场景理解

Hu Zhu, Bohan Li, Xianda Guo, Yanlun Peng, Zheng Zhu, Xin Jin, Wenjun Zeng, Chang Wen Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工大学宁波数字孪生研究院） 纠错

AI总结 提出COVScene框架，通过可微体积提升将可渲染高斯原语与密集语义占据场耦合，实现无位姿图像下的新颖视图合成、开放词汇语义查询和语义占据预测。

Comments Hu Zhu, Bohan Li, and Xianda Guo contributed equally. Corresponding author: Wenjun Zeng

Scaling with Confidence: Calibrating Confidence of LLMs for Adaptive Test Time Scaling

自信地扩展：校准LLM的置信度以实现自适应测试时扩展

Xuqing Yang, Yi Yuan, Shanzhe Lei, Xuhong Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出C3RL算法，通过结合正确性、校准和数据集参考准确率奖励来校准LLM的置信度，并基于此引入CAS策略，根据置信度自适应分配推理计算资源，在提升校准性的同时降低推理成本。

Staleness-Learning Rate Scaling Laws for Asynchronous RLHF

异步RLHF的陈旧度-学习率缩放定律

Jingwei Song, Haofeng Xu, Jie Xiao, Chengke Bao, Jingwei Shi, Pengbin Feng, Weixun Wang, Yuhang Han, Chuan Wu, Linfeng Zhang, Bill Shi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Gradient ； University of Southern California（南加州大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 研究异步GRPO中陈旧rollout的影响，推导出陈旧度与学习率之间的缩放定律，揭示稳定性受累积漂移和陈旧度约束的双重条件。

GF-DiT: Scheduling Parallelism for Diffusion Transformer Serving

GF-DiT：扩散Transformer服务的并行调度

Xinwei Qiang, Yifan Hu, Shixuan Sun, Jing Yang, Han Zhao, Chen Chen, Yu Feng, Jingwen Leng, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Guizhou University（贵州大学） 纠错

AI总结 提出GF-DiT，一种策略可编程运行时，通过动态调整请求并行度来优化扩散Transformer服务，利用无组集合通信实现低开销在线重配置，显著提升吞吐量和降低延迟。