Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

Spoken Function Calling: A New Perspective on Spoken Language Understanding for Large Audio Language Models

语音函数调用：面向大型音频语言模型的语音理解新视角

Yuezhang Peng, Yuxin Liu, Changfeng Gao, Zhifu Gao, Xiangang Li, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Token Foundry, Alibaba Group（阿里巴巴集团Token Foundry） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究提出语音函数调用（SFC）这一新型语义理解视角，构建SFC-Bench数据集并评估LLMs与LALMs性能，经后训练提升LALMs的SFC能力，实验显示SFC优于传统SLU，可大幅提升语义提取准确率。

Comments ACM Multimedia 2026

ABSeeker: Training Long-Horizon Search Agents via Answer-Backtracked Credit Assignment

ABSeeker：通过答案回溯信用分配训练长程搜索智能体

Yijun Lu, Rui Ye, Jiajun Wang, Yuwen Du, Tian Jin, Songhua Liu, Siheng Chen

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

AI总结 本文提出答案回溯信用分配框架，训练ABSeeker智能体，在BrowseComp等数据集上性能优于同规模模型，接近30B级大模型。

Static Timing Orchestration for Tree-Structured Robot Control Firmware

树结构机器人控制固件的静态时序编排

Wang Xi, Feiran Wei, Mo Deng, Weiheng Lin, Pangkit Fong, Jianping He

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

AI总结 针对树结构机器人控制固件的结构化数据依赖问题，提出FineMote框架，通过静态调度机制优化时序性能，在真实平台上验证了其有效性。

EndoVLM: An Endoscopy Vision-Language Pre-training Model via Anatomy-Guided Sparsity and Progressive Alignment

EndoVLM：一种通过解剖学引导的稀疏性与渐进式对齐实现的内窥镜视觉-语言预训练模型

Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Yue Hu, Zhongwei Qiu, Sijing Li, Liang Huang, Bin Lv, Ling Zhang, Yingda Xia

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The First Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University（浙江中医药大学附属第一医院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出了EndoVLM这一内窥镜视觉-语言预训练模型，通过解剖学引导的稀疏池化、渐进式语义感知对齐等技术，在34.8万例内窥镜检查数据上预训练，其性能优于现有基础模型且具备零样本泛化能力。

SiMDex: Mining Similar Egocentric Videos for Cross-Embodiment Dexterous Manipulation

SiMDex：挖掘相似的自我中心视频以实现跨 embodiment 的灵巧操作

Nie Lin, Takehiko Ohkawa, Sijin Chen, Ruoshi Wen, Zhuohang Li, Liqun Huang, Zhengming Zhu, Yiming Bao, Yunfei Li, Minjie Cai, Xiao Ma, Wei Xu, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究提出SiMDex框架，通过三层流程从海量自我中心人类视频中挖掘与任务相关的子集，用于VLA后训练，仅用少量样本便显著提升了机器人灵巧操作的成功率，证明选择性数据整理更有效。

Comments 12 pages, 4 figures. Project page: https://lin-nie.github.io/SiMDex/