Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

AutoDesign: Meta-Harness Optimization for Long-Horizon Agentic Design

AutoDesign：面向长视距智能体设计的元工具优化

Yaxin Luo, Haobin Jiang, Jialv Zou, Xu Huang, Wenhao Yan, Haodong Li, Zhengrong Yue, Jing Li, Xiaofu Chen, Xiaohan Zhao, Jiacheng Liu, Jiacheng Cui, Zhiqiang Shen, Xiaotong Li

机构 * Meituan（美团） ； MBZUAI（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 AutoDesign是符合人类设计先验的元工具优化框架，以论文转海报生成任务为实例，在PosterBench上性能优于Claude Design，集成其学习的DesignHarness可提升代码智能体性能，且获人类最高偏好。

Comments Tech Report. Code at: https://github.com/Yaxin9Luo/AutoDesign

HumanTracker: Towards Comprehensive and Human-Aligned Motion Tracking Benchmark

HumanTracker：面向全面且与人类对齐的运动跟踪基准

Dairu Liu, Zekun Qi, Jiayu Zeng, Ruixi Yu, Yu Guan, Yintianrun Zhang, Xuchuan Chen, Sikai Liang, Zekai Li, Chenghuai Lin, Xinqiang Yu, Wenyao Zhang, He Wang, Li Yi

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Galbot ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） 纠错

AI总结 针对人形运动跟踪评估与人类感知不符、基准多样性不足的问题，提出HumanTracker基准及偏好对齐指标HumanScore，该指标可更好预测人类偏好并揭示运动学指标遗漏的接触与稳定性故障。

Comments Accepted to ECCV 2026

SCULPT: Subtractive Composition for 3D Part Generation

SCULPT：用于3D部件生成的减法组合方法

Sikuang Li, Chen Yang, Jiemin Fang, Jiazhong Cen, Yuhe Wei, Jichen Pang, Wei Shen, Qi Tian

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

AI总结 SCULPT是一种3D部件生成框架，通过减法组合方式生成部件，解决了现有方法的边界问题，在PartObjaverse上实现了最优几何性能，还能完成细粒度纹理部件分解。

Comments Project page: https://sculpt-part.github.io/ Code: https://github.com/sculpt-part/SCULPT

Synthetic Persona Pretraining: Alignment from Token Zero

合成角色预训练：从零开始的对齐

Julian Minder, Viktor Moskvoretskii, Raghav Singhal, Difan Jiao, Andy Arditi, Shaobo Cui, Yiderigun Borjigin, Kartik Bali, Stefan Krsteski, Harsh Raj, Huu Nguyen, Jannik Brinkmann, Ashton Anderson, Roland Aydin, Robert West

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Northeastern University（东北大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Saarland University（萨尔大学） ； Hereon（亥姆霍兹极地与海洋研究中心） ； TUHH（汉堡工业大学） ； Ontocord AI（Ontocord人工智能公司） ； TUC（德累斯顿工业大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） 纠错

AI总结 该研究提出合成角色预训练（SPP），在预训练token零阶段植入助手角色，通过标注反思、预训练及角色绑定，提升模型价值构成遵循度与鲁棒性，降低对齐错误率，证明预训练时角色干预是对齐的有效方法。

HPSD: Hybrid-Policy Self-Distillation for Text-Image-to-Video Diffusion Models

HPSD：用于文本-图像转视频扩散模型的混合策略自蒸馏

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Xuanlang Dai, Shengyuan Ding, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Dahua Lin, Xingang Pan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下属CPII机构） 纠错

AI总结 本研究提出HPSD混合策略自蒸馏框架，通过让同一TI2V模型在不同条件下分别充当教师与学生，解决现有自蒸馏方法的缺陷，显著提升T2V及TI2V生成性能，强化模型基础生成能力。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/hpsd.github.io/ Code: https://github.com/Bujiazi/HPSD

LigBench: A Unified and Human-Aligned Benchmark for LLM-based Research Idea Generation

LigBench：面向基于大语言模型的研究创意生成的统一且符合人类偏好的基准

Chenrun Wang, Mingxuan Zhu, Tiancheng Huang, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zichen Zhu, Zhiying Zou, Kai Yu, Lu Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institution（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究针对现有LLM研究创意生成评估零散、缺乏统一标准的问题，提出LigBench基准及PAIR-IQ数据集，实验表明LigBench评估稳定可解释且与专家判断一致性高，PAIR-IQ训练的模型排名准确性和鲁棒性更强

Comments 17 pages

Towards Physics-Faithful Generation of Scientific Diagrams

面向物理保真的科学图表生成

Minghui Zhang, Jinxin Shi, Yifan Chang, Liangliang Zhao, Yuandong Pu, Qian Yu, Ming Hu, Hanxiao Zhang, Yun Gu, Yirong Chen, Yu Qiao, Bo Zhang, Xiangchao Yan, Bin Fu, Yihao Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 针对现有文本到图像生成模型生成的科学图表存在物理错误的问题，提出Princigram生成器，通过结构化物理思维链实现物理保真的科学图表生成，在相关基准上验证了其有效性。

Latent On-Policy Self-Distillation

隐式在线策略自蒸馏

Guibin Zhang, Jiayang Lyu, Ran Sun, Xinlei Yu, Haoyu Zhao, Qibing Ren, Shuicheng Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本研究提出隐式在线策略自蒸馏（LOPD），将教师的特权上下文改为端到端可学习，在智能体工具使用和代码生成任务上，以远低于对比方法的rollout预算实现了更优性能。

DiCoR: Decoupled Referent Disambiguation and Contour Recalibration for Efficient Referring Remote Sensing Image Segmentation

DiCoR：用于高效遥感图像指称分割的解耦指称消歧与轮廓重校准方法

Ziyang Gao, Zhizhuo Jiang, Jingjing Chang, Yixin Yang, Yuwen Pan, Yong-Qiang Mao, Yu Liu, Hai-Bao Chen

机构 * School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 本文针对遥感图像指称分割的精度与效率平衡问题，提出DiCoR框架，通过解耦指称消歧与轮廓重校准，在三个基准上实现最优精度且效率优于代表性方法。

Decoupled Contrastive Decoding via Expert-Aligned Drafting

基于专家对齐草稿的解耦对比解码

Zhixuan Liu, Zhichen Dong, Yuanfu Wang, Chao Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 针对对比解码成本高的问题，提出解耦对比解码，采用专家对齐轻量级提案生成器与标准投机验证，实现显著加速并降低MMLU提案路径延迟。

Comments 28 pages, 11 figures, 20 tables. Code: https://github.com/chadlzx/dcd

Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence

空间记忆智能体：用于空间智能的基于经验的过程记忆

Haokai Zhang, Yuhang Ding, Yunshu Zhou, Xinze Du, Shengtao Zhang, Zhiyue Zhao, Yuling Xi, Hao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 该研究提出SMA框架，让冻结VLM智能体无需外部空间工具，通过无参数更新自进化提升空间推理，在多基准和模型上表现最优，提供了空间自进化的实用路径。

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