Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

XSearch: Explainable Code Search via Concept-to-Code Alignment

XSearch: 通过概念到代码对齐实现可解释的代码搜索

Yiming Liu, Ruofan Liu, Yun Lin, Zicong Zhang, Weiyu Kong, Pengnian Qi, Xiao Cheng, Weinan Zhang, Qianxiang Wang, Linpeng Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 本文提出XSearch框架，通过将代码搜索转化为概念对齐问题，提升代码搜索的可解释性和泛化能力，在分布偏移基准测试中性能提升显著。

Comments Accepted to ISSTA 2026

ExFusion: Efficient Transformer Training via Multi-Experts Fusion

ExFusion：通过多专家融合实现高效的Transformer训练

Jiacheng Ruan, Daize Dong, Xiaoye Qu, Tong Zhu, Ting Liu, Yuzhuo Fu, Yu Cheng, Suncheng Xiang

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） 纠错

AI总结 ExFusion通过多专家融合提升Transformer训练效率，在保持性能的同时降低计算成本。

Comments Accepted by IEEE TMM2026

SemanticAudio: Audio Generation and Editing in Semantic Space

SemanticAudio: 语义空间中的音频生成与编辑

Zheqi Dai, Guangyan Zhang, Haolin He, Xiquan Li, Jingyu Li, Chunyat Wu, Yiwen Guo, Qiuqiang Kong

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； LIGHTSPEED ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 提出SemanticAudio框架，通过两阶段流匹配架构在高级语义空间中进行音频生成和编辑，实现更好的语义对齐和无训练文本引导编辑。

NEARL: Interacted Query Adaptation with Orthogonal Regularization for Medical Vision-Language Understanding

NEARL: 基于正交正则化的交互式查询自适应用于医学视觉-语言理解

Zelin Peng, Yichen Zhao, Yu Huang, Piao Yang, Feilong Tang, Zhengqin Xu, Xiaokang Yang, Wei Shen

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence（人工智能MOE实验室） ； AI Institute（人工智能研究院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Department of Radiology（放射科） ； The First Affiliated Hospital（第一附属医院） ； School of Medicine（医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； State Key Laboratory of Infrared Physics（红外物理国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Technical Physics（上海技术物理研究所） ； Chinese Academy of Science（中国科学院） 纠错

AI总结 提出NEARL框架，通过统一协同嵌入变换器（USEformer）和正交交叉注意力适配器（OCA）实现双向跨模态交互，仅引入1.46M参数，在三个医学影像数据集上取得最先进性能。