Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Towards Reliable Stain Transfer: An Iterative Data-Model Co-Optimization Framework Based on Multimodal Expert-Guided Assessment

迈向可靠的染色转移：基于多模态专家指导评估的迭代数据-模型协同优化框架

Siyuan Xu, Yan Wang, Haofei Song, Lili Gao, Jiansheng Wang, Qing Zhang, Dan Huang, Boxiang Yun, Hongkai Xiong, Qingli Li

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Hangzhou Hyperspectral Imaging Technology Co., Ltd.（杭州高光谱成像技术有限公司） ； Fudan University Shanghai Cancer Center（复旦大学附属肿瘤医院） 纠错

AI总结 研究针对染色转移建模难题，提出DMCoStain框架，通过迭代优化数据与模型能力提升准确性和可解释性。基于IPE视觉语言模型构建MEGFS策略并创建ImmunoInstruction数据集，实验证明该框架达最优精度，其范式有实用价值，MEGFS可作评估工具。

Comments 10 pages, accepted by ACMMM2026 Main Track

CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition

CLBench-V：评估从基础到知识获取的多模态上下文学习

Lai Wei, Chengqi Li, Jiapeng Li, Ruina Hu, Yue Wang, Weiran Huang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城创新中心） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 研究多模态上下文学习问题，引入CLBench-V基准，围绕上下文基础、新信息应用和新知识学习三个维度组织任务，结合公共基准与新数据集，经自动化程序构建，测试六个模型，分析相关因素，揭示多模态上下文学习远未饱和及各模型表现情况。

GAUGE: Grading Agent-Built Financial Models Without a Golden Answer

GAUGE：在没有标准答案的情况下对代理构建的金融模型进行评分

Jiacheng Lu, Sinuo Wang, Wentao Zhao, Rui Sun, Cheng Hua, Tao Song, Hui Cai, Beidi Luan, Zhengze Wu, Lingjing Teng, Yijia He, Jing Li, Daxin Jiang, Zuo Bai, Haibing Guan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究针对金融模型无标准答案的问题，引入GAUGE基准，依据分析师实际做法评估代理构建的估值模型，通过多种方式验证，揭示高级、初级分析师及学生在模型评分上的差异，指出当前代理在模型构建与估值判断上的强弱情况，并发布相关资源。

Comments 35 pages, including appendices. Code, benchmark materials, and evaluation artifacts will be publicly released

Steeringless Drifting: Differential-Torque Control of a Four-Wheel Independently Driven Vehicle

无舵漂移：四轮独立驱动车辆的差动扭矩控制

Sheng Zhao, Zexin Wu, Dongyang Zhou, Bolin Zhao, Xiaodong Wu

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） 纠错

AI总结 研究针对无舵四轮独立驱动车辆，提出基于双轨车辆模型的差动扭矩漂移控制方法，经仿真和实验验证，该方法能使车辆实现特定角度的稳定圆周漂移及8字漂移跟踪，证明了仅用差动轮扭矩漂移控制的可行性。

LivingArena: Do LLMs Know What Other LLMs Don't? Peer-Probing as Scalable Evaluation

LivingArena：大语言模型知道其他大语言模型所不知道的吗？作为可扩展评估的对等探测

Xingyu Chen, Rui Wang, Zhaopeng Tu, Liefeng Bo

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

AI总结 研究大语言模型能否利用其他模型的未知进行评估，提出自动化抗污染评估框架LivingArena，模型轮流提问，经评审验证，能产生稳定排行榜，可衡量事实严谨性等，与人类偏好相关性弱，提供低成本持续评估方法。

RoCo-ACE: Rollout-Conditioned Online Distillation for Retention-Aware Knowledge Injection

RoCo-ACE：用于保留感知知识注入的基于展开的在线蒸馏

Yan Hong, Wei Li, Kedong Xiu, Jun Lan, Shuheng Zhou, Zhongcai Lyu, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Jianfu Zhang

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究针对知识注入中拟合权威答案致行为偏差问题，提出RoCo-ACE方法，通过同展开无参考/基于参考条件的似然对比及参考侧锚定校正，在多知识注入设置等下，实现最佳注入知识准确性且保持保留率接近基础模型。

GeoAnchor: Collaborative Reasoning via Latent Decomposition for 3D Spatial Understanding

GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解

Hao Li, Han Fang, Zixin Pan, Xin Wei, Hongbo Sun, Jinglin Xu, Zhiyu Lin, Ye Yuan, Zhongjiang He, Yu Yu, Hao Sun

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。

Comments Accepted by ACM MM 2026

T2LDM++: A Self-Conditioned Representation Guided Diffusion Model for Realistic Text-to-LiDAR Scene Generation

T2LDM++：一种用于真实文本到激光雷达场景生成的自条件表示引导扩散模型

Wentao Qu, Qi Zhang, Chenxu Wang, Guofeng Mei, Yongfei Liu, Xiaoshui Huang, Gim Hee Lee, Liang Xiao

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Faculty of Data Science（数据科学学院） ； City University of Macau（澳门城市大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯瑟尔基金会） ； School of Public Health（公共卫生学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； School of Computing（计算机学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 针对文本-激光雷达数据稀缺导致场景过平滑和可控性不足的问题，提出T2LDM++模型，通过自条件表示引导（SCRG）提供重建监督，并构建高质量基准数据集，实现几何细节丰富的激光雷达场景生成。

polyDAG: Polynomial Acyclicity Constraints for Efficient Continuous Causal Discovery in Visual Semantic Graphs

polyDAG：用于视觉语义图中高效连续因果发现的多项式无环性约束

Wenhao Zhang, Ramin Ramezani, Tao Han, Kai Hwang, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出多项式无环性约束框架polyDAG，用有限多项式迹约束替代矩阵指数约束，实现视觉语义图中高效的连续有向无环图学习，在合成图和CelebA数据集上提升了效率与结构恢复性能。

Comments Published at the Visual Computer on July 24th, 2026

RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension

RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准

Tianyi Gao, Hao Li, Han Fang, Xin Wei, Xiaodong Dong, Hongbo Sun, Ye Yuan, Zhongjiang He, Jinglin Xu, Jingmin Xin, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。

Diffusion Disambiguation Models for Partial Label Learning

用于部分标签学习的扩散消歧模型

Jinfu Fan, Xiaohui Zhong, Kangrui Ren, Jiangnan Li, Linqing Huang, Min Gan, C. L. Philip Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Qingdao University（青岛大学计算机科学与技术学院） ； Department of Control Science and Engineering, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University（电子信息工程学院控制科学与工程系，同济大学） ； 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） 纠错

AI总结 研究从模糊标签学习的问题，基于扩散模型提出用于部分标签学习的扩散消歧模型（DDMP），利用实例与标签互补信息构建伪干净标签，引入过渡感知矩阵估计潜在真实标签，经实验验证了DDMP在部分标签学习中的优势。

Comments Accepted by IEEE TCSVT