Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes

ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图

Tianchen Deng, Yanbo Wang, Yejia Liu, Chenpeng Su, Jingchuan Wang, Danwei Wang, Shao-Yuan Lo, Weidong Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。

Comments Accepted by IJCV 2026

Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

Re$^3$Sim：通过用于机器人操作的3D逼真的真实到模拟生成高保真模拟数据

Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu, Yilun Chen, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 针对机器人真实数据收集难题，提出RE$^3$Sim系统，运用3D重建和神经渲染技术重现真实场景，利用特权信息收集专家演示并训练策略，验证管道有效性，仅用模拟数据实现零样本转移，还生成大规模数据集。

The Surprising Effectiveness of Video Diffusion Models for Hand Motion Reconstruction

视频扩散模型在手部运动重建中的惊人有效性

Yuxi Wang, Chengkai Jin, Yufei Liu, Wenqi Ouyang, Tianyi Wei, Zhiwei Zeng, Siyuan Huang, Zhiqi Shen, Xingang Pan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出ViDiHand，利用预训练视频扩散模型重建4D双手姿态，无需检测器或优化，在多个基准上显著超越现有方法。

Bricker to BRACE: A Bracket Exposure RAW Dataset and Restoration Model for Flicker-Banding

Bricker到BRACE：用于闪烁条纹的括号曝光RAW数据集和恢复模型

Zihan Zhou, Libo Zhu, Jue Gong, Zhiyi Zhou, Jiezhang Cao, Yong Guo, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Consumer Business Group（华为消费者业务集团） 纠错

AI总结 针对屏幕拍摄图像中的闪烁条纹问题，提出基于多帧括号RAW的恢复模型BRACE，利用频率感知条纹先验和多尺度空间交叉注意力调制器，在合成和真实基准上达到最优性能。

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器，用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） 纠错

AI总结 提出EasyLens，一种无需训练的即插即用模块，通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强，放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

Graph-Loc: Robust Graph-Based LiDAR Pose Tracking with Compact Structural Map Priors under Low Observability and Occlusion

Graph-Loc：在低可观测性和遮挡情况下基于紧凑结构地图先验的稳健基于图的激光雷达位姿跟踪

Wentao Zhao, Yihe Niu, Zikun Chen, Rui Li, Yanbo Wang, Tianchen Deng, Jingchuan Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，医学机器人研究所，上海交通大学） ； School of Mathematical Sciences Shanghai Jiao Tong University（数学科学学院，上海交通大学） ； Shenzhen Qingmang Robotics Technology Co., Ltd.（深圳清芒机器人科技有限公司） 纠错

AI总结 研究在低可观测性和遮挡下基于地图的激光雷达位姿跟踪问题，提出Graph-Loc框架，利用紧凑结构地图先验，通过提取基元、模拟射线、不平衡最优传输等方法，实现准确稳定跟踪，适用于异构地图源。

StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling

StreamVLN：通过快慢上下文建模实现流式视觉与语言导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Xiqian Yu, Tai Wang, Yuqiang Yang, Xiaohan Mao, Chenming Zhu, Wenzhe Cai, Hanqing Wang, Yilun Chen, Xihui Liu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究现实世界中视觉与语言导航问题，提出StreamVLN框架，采用混合快慢上下文建模策略，通过快速流式对话上下文与缓慢更新内存上下文配合，实现实时对话，在VLN-CE基准实验中展现低延迟最优性能。

Comments Accepted to ICRA 2026

DASH: Dynamic Audio-Driven Semantic Chunking for Efficient Omnimodal Token Compression

DASH：动态音频驱动的语义分块以实现高效的多模态令牌压缩

Bingzhou Li, Tao Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 DASH通过动态音频驱动的语义分块方法，有效压缩多模态令牌，提升推理效率，优于传统固定窗口分块和注意力剪枝方法。

Comments ECCV 2026

NonTextual Target Attack

非文本目标攻击

Xinzhe Huang, Wenjing Hu, Tianhang Zheng, Kedong Xiu, Hongsheng Hu, Xiaojun Jia, Di Wang, Zhan Qin, Kui Ren

机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Hangzhou High-Tech Zone, Binjiang Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区，滨江区块链与数据安全研究院） ； School of Cyberspace Security, Nanjing University of Science and Technology（网络安全学院，南京理工大学） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（计算机科学学院，上海交通大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，新加坡国立大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡布斯科学与技术大学） 纠错

AI总结 针对现有大语言模型越狱攻击的局限，提出非文本目标攻击NTA，通过非文本约束目标最大化不安全概率，分解目标便于优化，扩展攻击空间，在AdvBench上对安全对齐的大语言模型仅100次迭代，平均成功率达96.8%，性能远超现有攻击。

Fast, Slow, and Tool-augmented Thinking for LLMs: A Review

大语言模型的快速、慢速和工具增强思维：综述

Xinda Jia, Jinpeng Li, Zezhong Wang, Jingjing Li, Xingshan Zeng, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Yong Yu, Weiwen Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学机械工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd., Beijing 100084, China（华为技术有限公司） ； Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学系统工程与工程管理系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Huawei Hong Kong Research Center, Hong Kong 999077, China（华为香港研究中心） 纠错

AI总结 综述大语言模型推理进展，基于认知心理学提出LLM推理策略分类法，沿快速/慢速、内部/外部两个知识边界分类，系统调查相关工作并依关键因素归类方法，指出其面临的挑战与未来方向。

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-51673-0}

$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control

$\pi_0$-EqM：闭环视觉-语言-动作控制的均衡匹配

Huanming Liu, Congsheng Xu, Jianmin Ji, Yao Mu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 提出$\pi_0$-EqM，用均衡匹配解码器替换$\pi_0$中的流匹配专家，在固定预算下提升机器人操作成功率，并发现残差与成功率之间的非单调关系。

Comments Preprint. 5 pages, 3 figures

UniICL: Systematizing Unified Multimodal In-context Learning through a Capability-Oriented Taxonomy

UniICL：通过能力导向的分类系统化统一多模态上下文学习

Yicheng Xu, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Teng Hu, Ran Yi, Xiaobin Hu, Yong Liu, Dacheng Tao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出能力导向的分类系统，通过构建UniICL-760K语料库和UniICL-Bench评估体系，提出Context-Adaptive Prototype Modulator模块，提升多模态少样本学习效果。

From Passive Observer to Active Critic: Reinforcement Learning Elicits Process Reasoning for Robotic Manipulation

从被动观察者到主动批评者：强化学习激发机器人操作的过程推理

Yibin Liu, Yaxing Lyu, Daqi Gao, Zhixuan Liang, Weiliang Tang, Shilong Mu, Xiaokang Yang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xspark AI 纠错

AI总结 本文提出PRIMO R1框架，通过强化学习使视频MLLMs成为主动批评者，提升机器人操作中长期任务的监督准确性，实验表明其在过程推理和零样本泛化方面表现优异。

Comments Accepted to ECCV 2026. 32 pages

Freqformer: Image-Demoiréing Transformer via Effective Frequency Decomposition

Freqformer：通过有效频率分解实现图像去网纹的Transformer

Xiaoyang Liu, Bolin Qiu, Zheng Chen, Libo Zhu, Zihan Zhou, Kai Liu, Jiezhang Cao, Yulun Zhang

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

AI总结 研究针对图像去网纹难题，提出Freqformer框架，通过有效频率分解，将莫尔条纹分离为高频纹理和低频颜色失真，用双分支架构及不对称训练处理，还引入FCT和SA-CA模块，实现高保真重建，以紧凑模型达最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code is available at https://github.com/xyLiu339/Freqformer

Gradient-Flow Optimization as Dynamic Random-Effects Inference: Testing and Early Stopping with Applications to Deep Learning

深度神经网络训练作为随机效应：优化-推断对偶性

Minhao Yao, Ruoyu Wang, Xihong Lin, Lin Liu, Zhonghua Liu

机构 * Centre for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School, National University of Singapore（生物医学数据科学中心，国立新加坡大学杜克-新加坡医学学校） ； Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA（生物统计学系，哈佛T.H. Chan公共卫生学院，马萨诸塞州波士顿，美国） ； Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, School of Mathematical Sciences, CMA-Shanghai, SJTU-Yale Joint Center of Biostatistics and Data Science, Shanghai Jiao Tong University（自然科学院，MOE-LSC，数学科学学院，CMA-上海，SJTU-耶鲁联合生物统计学与数据科学中心，上海交通大学） ； Department of Biostatistics, Columbia University, New York, NY, USA（生物统计学系，哥伦比亚大学，纽约州纽约市，美国） 纠错

AI总结 本文提出深度神经网络训练与经典随机效应模型等价，揭示了优化-推断对偶性，并利用限制最大似然估计实现基于似然的早停规则。

SutureFormer: Learning Surgical Trajectories via Goal-conditioned Offline RL in Pixel Space

SutureFormer: 通过像素空间中的目标引导离线强化学习学习手术轨迹

Huanrong Liu, Chunlin Tian, Tongyu Jia, Tailai Zhou, Qin Liu, Yu Gao, Yutong Ban, Yun Gu, Guy Rosman, Xin Ma, Qingbiao Li

机构 * University of Macau（澳门大学） ； The Chinese PLA General Hospital（中国人民解放军总医院） ； Duke University（杜克大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SutureFormer，一种基于目标引导的离线强化学习框架，通过稀疏标注到密集奖励信号的插值，有效学习手术针轨迹预测，减少平均位移误差58.6%。

A Model Can Help Itself: Reward-Free Self-Training for LLM Reasoning

模型可以自我帮助：无需奖励的自我训练用于大语言模型推理

Mengqi Li, Lei Zhao, Anthony Man-Cho So, Ruoyu Sun, Xiao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出SePT方法，通过自我生成和训练自我生成响应交替进行，无需外部奖励提升大语言模型推理性能，实验表明在多个数学推理基准上有效。

Attributing Emergence in Million-Agent Systems

对百万智能体系统涌现的归因

Ling Tang, Jilin Mei, Qian Chen, Qihan Ren, Linfeng Zhang, Quanshi Zhang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui 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） ； Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

AI总结 本文提出一种归因方法，用于在百万级智能体系统中归因宏观现象，该方法在速度和理论基础上均优于现有方法，并证明了全规模归因对非线性宏观指标的必要性。

MLS-Bench: A Holistic and Rigorous Assessment of AI Systems on Building Better AI

MLS-Bench：对构建更好AI的AI系统的全面且严格评估

Bohan Lyu, Yucheng Yang, Siqiao Huang, Jiaru Zhang, Qixin Xu, Xinghan Li, Xinyang Han, Yicheng Zhang, Huaqing Zhang, Runhan Huang, Kaicheng Yang, Zitao Chen, Wentao Guo, Junlin Yang, Xinyue Ai, Wenhao Chai, Yadi Cao, Ziran Yang, Kun Wang, Dapeng Jiang, Huan-ang Gao, Shange Tang, Chengshuai Shi, Simon S. Du, Max Simchowitz, Jiantao Jiao, Dawn Song, Chi Jin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Purdue University（Purdue 大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出MLS-Bench基准，包含12个领域140个任务，评估AI系统能否发明通用且可扩展的机器学习方法，发现当前智能体在方法发明上仍远逊于人类，瓶颈在于科学洞察而非单纯搜索或计算。

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent：一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（能源化工过程智能制造教育部重点实验室，东华大学，上海，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（东华大学计算机科学与工程系，上海，中国） ； Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN（复旦大学附属瑞金医院检验医学科，上海，中国） ； School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN（石河子大学信息科学与技术学院，石河子，中国） 纠错

AI总结 本文提出BioProVLA-Agent，通过协议驱动和视觉增强，实现生物实验室操作中的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

Clinical Cognition Alignment for Gastrointestinal Diagnosis with Multimodal LLMs

多模态大语言模型在胃肠诊断中的临床认知对齐

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Dubing Chen, Hongbo Lu, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院物联网国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； COWARobot Co. Ltd.（COWARobot有限公司） 纠错

AI总结 本文提出CogAlign框架，通过构建层次化临床认知数据集和监督微调提升模型临床分析能力，并采用反事实强化学习消除视觉偏差，实现胃肠诊断的因果关联与高准确率。

Comments ECCV 2026

Conflict-Based Search for Multi-Agent Path Finding with Elevators

基于冲突搜索的带电梯多智能体路径规划

Haitong He, Xuemian Wu, Shizhe Zhao, Zhongqiang Ren

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学全球学院） ； Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学） 纠错

AI总结 研究带电梯多智能体路径规划（MAPF-E）问题，核心方法是冲突搜索，主要贡献为找到多智能体从起点到不同楼层目标点的无冲突路径，考虑电梯使用及规划中复杂交互。

Web-CogReasoner: Towards Multimodal Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents

Web-CogReasoner：迈向用于网络智能体的多模态知识诱导认知推理

Yuhan Guo, Cong Guo, Aiwen Sun, Hongliang He, Xinyu Yang, Yue Lu, Yingji Zhang, Xuntao Guo, Dong Zhang, Jianzhuang Liu, Jiang Duan, Yijia Xiao, Liangjian Wen, Hai-Ming Xu, Yong Dai

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Central South University（中南大学） ； Hithink Research（Hithink研究） ； Westlake University（西湖大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Chengdu Everimaging Science and Technology Co., Ltd（成都亿联科技有限公司） 纠错

AI总结 研究将网络智能体能力分解为知识内容学习和认知过程两阶段，提出框架分类知识，构建数据集，基于此用新推理框架开发训练智能体，实验显示其优势，还引入评估套件。

Comments Accepted to ICLR 2026. Our code and data is released at https://github.com/Gnonymous/Web-CogReasoner

Language-guided Medical Image Segmentation with Target-informed Multi-level Contrastive Alignments

基于目标感知多级对比对齐的语言引导医学图像分割

Mingjian Li, Mingyuan Meng, Shuchang Ye, Mingye Zou, Michael Fulham, Lei Bi, Jinman Kim

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） ； Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京中关村学院及中关村人工智能研究院） ； Department of Molecular Imaging, Royal Prince Alfred Hospital（皇家珀斯阿尔弗雷德医院分子成像部） 纠错

AI总结 研究针对医学图像分割，提出目标感知多级对比对齐框架，通过引入目标敏感语义距离模块、多级对比对齐策略和语言引导目标增强模块，弥合图文模态差距，实现细粒度文本引导，实验证明性能优于现有方法。

Comments Published in Expert Systems with Applications (ESWA)

Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning

迈向高效智能体：记忆、工具学习与规划

Xiaofang Yang, Lijun Li, Heng Zhou, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Yuchen Fan, Qianshan Wei, Rui Ye, Li Kang, Yiran Qin, Daizong Liu, Qi Li, Ning Ding, Siheng Chen, Jing Shao

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 研究将大语言模型扩展到智能体系统中的效率问题，从记忆、工具学习和规划三个核心组件考虑成本，回顾多种方法并详细讨论，以两种方式刻画效率，还探讨关键挑战与未来方向。

Comments 63 pages, 244 references

SAVER: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Style-Aware Visual Early Revision

SAVER：通过风格感知视觉早期修正减轻大型视觉语言模型中的幻觉

Zhaoxu Li, Chenqi Kong, Yi Yu, Qiangqiang Wu, Xinghao Jiang, Ngai-Man Cheung, Bihan Wen, Alex Kot, Xudong Jiang

机构 * ROSE Lab, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学罗思实验室，跨学科研究生项目，新加坡） ； ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学罗思实验室，电子与电气工程学院，新加坡） ； City University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港城市大学，香港特别行政区） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学，中国） ； Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学，新加坡） ； VinUniversity, Hanoi, Vietnam（越南文大学，河内，越南） 纠错

AI总结 研究大型视觉语言模型幻觉问题，构建含照片及风格化图像数据集并对比，提出SAVER机制，利用早期层反馈基于视觉注意力模式动态调整输出，减轻风格化图像引起的幻觉，实验证明其性能先进。

Comments Accepted at AAAI 2026. 24 pages, 10 figures. Code: https://github.com/llizhaoxu/SAVER

Purify then Guide: Rethinking Domain Generalization for Multimodal Face Anti-Spoofing

净化然后引导：重新思考多模态人脸反欺骗的领域泛化

Yingjie Ma, Xun Lin, Zitong Yu, Haonan Wang, Ruixin Zhang, Shouhong Ding, Xin Liu, Xiaochen Yuan, Weicheng Xie, Linlin Shen

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算与信息科技学院） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞智能与信息处理重点实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Shenzhen University（广东省智能信息处理重点实验室） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； School of Psychology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学心理学院） ； Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University（澳门理工学院应用科学学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 研究多模态人脸反欺骗中领域泛化问题，提出MMDA框架，利用CLIP零样本泛化能力，通过去噪和对齐机制提升跨模态对齐泛化性能，含多个模块及策略，实验表明优于现有方法。

Comments Accepted by ECCV 2026

Structure-Guided Self-Supervised Matching for One-Shot Medical Landmark Detection

用于一次性医学地标检测的结构引导自监督匹配

Qingsong Yao, Zhen Huang, Ao Wang, Rongsheng Wang, Hanxue Zhang, Jiangji Wang, S. Kevin Zhou

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Biomedical Engineering（生物医学工程学院） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Department of Orthopedics（骨科系） ； Affiliated Hospital of Guizhou Medical University（贵州医科大学附属医院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 研究仅单张标注模板图像的一次性医学地标检测，提出SGB-Match框架，通过自监督从无标注图像对学习对应关系，经结构引导偏差改进对比目标，采用全局到局部设计，实验证明其性能优异。

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