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世界杯竞技场：语言模型和深度研究代理在足球预测上的细粒度评估
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University College London（伦敦大学学院）
AI总结 介绍世界杯竞技场这一语言模型和深度研究代理的动态基准，用于足球预测。模型赛前接收证据或自行搜索信息进行多项预测，赛后与实际结果对比。通过多指标评估104场比赛和13个系统，展示不同模型表现及与基线对比情况，且新赛程可添加用于评估未来模型。
鲁棒视觉惯性里程计需要更多学习吗？分布偏移下的几何验证视觉测量
机构 * Tongji University（同济大学） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
AI总结 研究分布偏移下鲁棒视觉惯性里程计是否需更多学习，提出最小学习立体VIO框架，将学习限于视觉测量生成，结合几何验证等，实验表明该方法在多种场景下准确稳定，精心集成学习视觉测量更有效。
CaT-GS：通过帧间缓存和瓦片调度实现大规模场景的高效3DGS渲染
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
AI总结 针对3DGS在大规模场景中性能下降问题，CaT-GS提出通过推测性多帧预处理、帧间缓存机制及重构光栅化任务来消除冗余与减轻负载不平衡，实验证明其显著提升渲染速度，为大规模场景高保真实时渲染建立新基准。
Comments CVPR 2026
VLN-AVP：用于自动代客泊车的基于混合长短时记忆的零样本视觉语言导航
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司）
AI总结 研究针对自主代客泊车依赖预建地图限制可扩展性问题，提出VLN-AVP零样本导航框架，结合BEV模型与VLM，引入混合记忆系统，构建数据集和基准，实验证明该方法在模拟和实际车辆实验中均有良好效果，提升了成功率。
TimeLens2：使用多模态大语言模型进行通用视频时间定位
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学）
AI总结 研究通用视频时间定位问题，TimeLens2将时间证据视为区间集，通过多种策略构建多跨度监督，其时间瓦瑟斯坦奖励等方法提供反馈，在多个基准测试中表现出色，不同变体均有性能提升。
Comments Technical Report
CORAL：通过协同结合奖励学习淀粉样纤维配体对接
机构 * Center of Excellence for Generative AI, KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学生成式人工智能卓越中心） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能教育部重点实验室） ； Stern Laboratory, Brigham and Women’s Hospital, Harvard University（哈佛大学布莱根妇女医院斯特恩实验室）
AI总结 研究针对淀粉样纤维配体对接面临的挑战，提出CORAL强化学习框架，通过纳入协同配体 - 配体堆叠能量及蛋白质 - 配体对接亲和力训练模型，引入评估集，实验证明其在姿态质量和结合亲和力相关性上优于现有基线。
Comments 25 pages
通过延迟感知引导融合实现异步多模态扩散策略组合
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Noematrix（无矩阵） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 研究针对多模态扩散策略在模态差异下的融合问题，提出LAG - Fusion框架，通过延迟感知引导融合实现异步策略组合，推导参考帧重定位规则，在接触丰富操纵实验中提升了策略响应性和任务性能。
人工智能生成的以人为中心的视频的多维质量评估：数据集与模型
机构 * Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学图像通信与网络工程研究所） ； USC-SJTU Institute of Cultural and Creative Industry, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学南加州大学文化创意产业学院） ； Polytech Nantes, Université de Nantes（法国南特大学高等理工学院）
AI总结 研究针对AI生成的以人为中心的视频质量评估问题，提出扩展数据集HVEval+并构建MoE-Rater模型，该模型采用专家混合及三阶段训练策略，能统一多种任务，在相关数据集上性能优越，推动了视频质量评估及T2V模型优化。
Comments Accepted for publication in IEEE TCSVT, 2026
SPARE-GS：用于3D高斯点云的结构简约与资源高效性
机构 * School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学电子信息学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； School of Telecommunication Engineering, Xidian University（西安电子科技大学通信工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Central South University（中南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电气工程系）
AI总结 研究针对3D高斯点云训练效率和表示紧凑性问题，提出SPARE-GS框架，通过将结构演化公式化并动态调整基元分布，实现减少高斯数量、训练时间，提升PSNR及下游处理效率，证明全局结构预算调节的广泛适用性。
PhysAgent：用于物理上合理的视频生成的反射式智能体物理控制
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学）
AI总结 研究物理上合理的视频生成问题，提出PhysAgent反射式智能体框架，通过闭环设计及物理控制API，改善参数控制，实现复杂轨迹等，实验证明其能生成更合理视频，有更好提示对齐及泛化效果。
Comments For project page, see https://iapple233.github.io/PhysAgent
用于文本引导医学图像分割的定位注入视觉语言语义融合
机构 * Air Force Engineering University（空军工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院）
AI总结 研究针对文本引导医学图像分割，提出LoG框架，通过联合执行多尺度目标定位任务，实现三级定位注入语义融合，在三个基准数据集实验中表现出色，优于现有医学图像分割方法。
HyperDCM：用于跨场景连续机器人导航的双曲空间动态集群记忆回放
机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； School of Geospatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理空间信息学院） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 针对视觉导航持续学习难题，提出HyperDCM，通过场景图建模和记忆回放增强导航。利用视觉语言模型提取三元组，经R-GCN编码投影到双曲空间，采用动态聚类等策略。实验证明其在保留导航能力和泛化性上优于基线。
用于主动具身安全的自进化即时记忆
机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 研究视觉语言模型在闭环交互中应对动态危险的问题，提出自进化即时记忆框架，含RSG、事实记忆和经验记忆，并通过自动测试-验证-写入循环完善元技能，实验证明该框架大幅提升安全成功率且不阻碍任务进展。
用于机器人动作表示的语义锚定
机构 * Peking University（北京大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 研究VLA模型微调后动作表示结构受损问题，受镜像神经元理论启发，通过系统探测证实结构变化与任务表现相关。提出即插即用方法，将动作表示锚定到语义流形并分解通道，经多基准测试验证，有效提升了模型在真实世界任务中的表现。
Comments Project Page: https://xy02-05.github.io/SemanticMN
ResearchStudio-Reel：实现从论文到海报、视频和博客的研究最后一公里自动化
机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Westlake University（西湖大学） ； CFAR, A*STAR（计算科学与工程研究所，新加坡科技研究局）
AI总结 研究传播自动化困难，以往方法有局限。该研究提出将最后一公里构建为技能组合，实例化ResearchStudio-Reel，包括共享提取器、可编辑生成器和交互式收敛层，能产出多种可编辑工件，效果优于现有系统。
原生主动感知作为全模态理解的推理
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队）
AI总结 提出OmniAgent，一种基于POMDP迭代观察-思考-行动循环的原生全模态智能体，通过主动感知将推理复杂度与视频时长解耦，在多个基准上达到开源模型最优性能。
Comments Accepted at ICML 2026. Code and models: https://github.com/harryhsing/omniagent
MAGIS：基于证据的多智能体推理用于可解释的斜视临床决策
机构 * School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Shenzhen Institute for Advanced Study, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学深圳高等研究院） ； Joint Shantou International Eye Center of Shantou University and The Chinese University of Hong Kong（汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心） ； School of Artificial Intelligence, Guangzhou City Polytechnic（广州城市职业学院人工智能学院） ； Medical College, Shantou University（汕头大学医学院） ； College of Engineering, Shantou University（汕头大学工学院） ； Department of Ophthalmology, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiaotong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属新华医院眼科） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
AI总结 提出MAGIS框架，通过多智能体协作、双重证据约束上下文和基于证据的纠正验证机制，将斜视诊断从黑箱生成转变为结构化推理，在细粒度斜视基准上将加权F1分数从72.0%提升至91.3%，并显著提高诊断报告的临床可靠性。
Q-VGM: 基于Q引导的值梯度匹配的流匹配VLA策略
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
AI总结 提出Q-VGM离线强化学习方法，通过将值梯度转化为去噪时间上的值梯度场，避免反向传播去噪链，高效微调流匹配VLA策略，在LIBERO等任务上显著提升成功率。
Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables
自回归扩散世界模型用于LLM智能体的离线评估
机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院）
AI总结 提出ADWM框架，通过自回归扩散世界模型从预收集轨迹中模拟环境响应，实现无需在线交互的LLM智能体策略离线评估。
CaloTrilogy：迈向现代量热器一步式端到端物理引导簇射生成的突破
机构 * School of Physics and Astronomy, University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学学院） ； Department of Physics, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； State Key Laboratory of Dark Matter Physics, Tsung-Dao Lee Institute & School of Physics and Astronomy, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学暗物质物理国家重点实验室、李政道研究所及物理与天文学学院） ； Key Laboratory for Particle Astrophysics and Cosmology (MOE) & Shanghai Key Laboratory for Particle Physics and Cosmology, Shanghai Jiao Tong University（教育部粒子天体物理与宇宙学重点实验室及上海粒子物理与宇宙学重点实验室，上海交通大学）
AI总结 提出一种结合平均速度场积分器、学习生成先验和物理引导损失项的框架，实现一步或少量评估步骤的高质量簇射生成，性能与最先进的流和扩散模型相当。
OmniAID: 解耦语义与伪影以实现通用AI生成图像野外检测
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出OmniAID框架，通过解耦混合专家架构分离语义缺陷和通用伪影，结合两阶段训练策略和Mirage数据集，实现跨生成模型和语义内容的鲁棒AI生成图像检测。
Comments Accepted by ICML 2026
ClawBench：AI代理能否完成日常在线任务？
机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Etude AI ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UniPat AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 ClawBench通过153个日常任务测试AI代理能力，涵盖15类144个平台，挑战多步骤流程和复杂操作，揭示现有模型在真实环境中的局限性。
Comments Project page: https://claw-bench.com
热拓扑坍缩：针对红外视觉系统的通用物理贴片攻击
机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） ； School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出通用物理贴片攻击方法UPPA，通过几何约束参数化贝塞尔块建模扰动，利用粒子群优化算法实现全局数据分布统一优化，实现动态变形下的拓扑稳定性，实验表明其在无在线计算开销下具有高攻击成功率和强跨域泛化能力。
评估LLMs在不知道答案时的性能：通过比较信号进行数学推理的统计评估
机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出一种统计高效的方法，通过结合标准结果与成对比较信号，提升LLM数学推理能力评估的准确性和稳定性。
SoMA：一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器
机构 * Fudan University, China（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, China（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） ； The University of Hong Kong, China（香港大学）
AI总结 SoMA是一种用于机器人软体操作的实-仿真神经模拟器，通过统一的潜在神经空间实现可控、稳定的长周期操作和泛化能力。
Comments Project page: https://city-super.github.io/SoMA/
用于未知工况下故障诊断的具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型
机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration（机械系统与振动国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 针对未知工况下故障诊断问题，提出具有双重解缠的多模态跨域混合融合模型，通过双重解缠框架、跨域混合融合策略和三模态融合机制，实现多模态表示学习与域泛化，实验验证该方法优于先进方法及各组件有效性。
Comments Accepted for publication in Mechanical Systems and Signal Processing
Journal ref Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 258, 2026, 114693
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