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机器人化仓储系统中的动态多智能体取送货
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（工业与系统工程系，香港理工大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学）
AI总结 针对订单内部SKU动态追加的仓库场景，首次形式化动态多智能体取送货问题，提出两种基于令牌传递的事件触发在线重规划算法，显著降低订单流时间。
AuditVotes：通过高效增强和条件平滑提升图神经网络的可证明防御
机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Hong Kong Chu Hai College（香港 Chu Hai 学院） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Shanghai JiaoTong University（上海交通大学） ； Hubei University（湖北大学）
AI总结 针对图神经网络受自适应攻击及随机平滑存在精度-鲁棒性权衡问题，AuditVotes框架集成图重布线增强和条件平滑，建立新理论，实验证明其提升了精度和鲁棒性，为安全敏感领域提供实用且可证明鲁棒的GNN。
Comments Paper Accepted by CCS 2026
通过几何感知动态卷积实现阵列不变语音增强
机构 * Auditory Cognition and Computational Acoustics Lab（听觉认知与计算声学实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； VUI Labs（VUI实验室）
AI总结 研究多通道语音增强受固定阵列配置限制问题，提出几何感知动态卷积框架，利用麦克风坐标转换固定阵列SE模型为阵列不变系统，经实验验证该框架能提升模型在不同阵列拓扑下的性能。
Comments Comments: 5 pages, 1 figure, 2 tables. Accepted at Interspeech 2026
对比策略蒸馏
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
AI总结 研究提出对比策略蒸馏框架COPD，通过冻结教师模型在不同指令下对学生状态评分，以对数概率差为优势信号指导更新，减少推理长度，提升效率，且能集成到自蒸馏框架实现自对比监督。
Comments Work in progress. 15 pages, 4 figures
用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能
机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院）
AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。
Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship
ChronoFlow-Policy：在视觉运动策略学习中统一过去-当前-未来交互流
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix
AI总结 提出ChronoFlow统一表示过去、当前和未来的交互动态，并基于此设计扩散策略ChronoFlow-Policy，在模拟和真实操作任务中优于基线方法。
通过研究框架将AI科学家的研究综合与验证外部化
机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院X-LANCE实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室）
AI总结 提出Xcientist框架，将研究综合与实验验证外部化为可检查的合同驱动过程，解决自动研究中的声明漂移问题，并在多个领域验证其有效性。
Comments 66 pages, 15 figures, 19 tables
基于特征级与决策级融合的胎儿先天性心脏病可信多视图深度学习分类
机构 * School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（生物医学工程学院，上海交通大学） ； Shanghai Key Laboratory of Embryo Original Diseases（上海胚胎原发疾病重点实验室） ； Shanghai Municipal Key Clinical Specialty（上海市级重点临床专科）
AI总结 提出一种多视图深度学习框架，通过特征提取、注意力机制和不确定性决策融合超声心动图多视角图像，实现胎儿先天性心脏病高精度二分类。
ImplicitRDP：一种具有结构快慢学习的端到端视觉-力扩散策略
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺姆矩阵有限公司）
AI总结 研究人类水平接触操作中视觉与力感测信号整合难题，提出ImplicitRDP策略，用结构快慢学习机制及虚拟目标表示正则化，经实验验证其在丰富接触任务中显著优于基线，有卓越反应性与成功率。
Comments Accepted to RA-L 2026. Project page: https://implicit-rdp.github.io
Timeripple：通过理解潜在空间中的时空相关性加速视频扩散变换器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Qizhi Institute（上海启智研究院） ； Huawei Technologies Co.,Ltd（华为技术有限公司） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science（中国科学院计算技术研究所）
AI总结 针对视频生成中vDiT模型推理延迟问题，利用潜在空间时空相关性，提出轻量级自适应重用策略，通过重用相关令牌部分注意力分数近似计算，相比现有技术计算节省85%，且视频质量损失小。
为灵巧操作扩展跨实体世界模型
机构 * UC San Diego（UC圣迭戈大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hillbot
AI总结 研究跨实体学习中不同形态机器人数据共享和控制转移问题，提出将人类和机器人手表示为3D粒子集，在随机交互数据上训练基于图的世界模型并与模型预测控制集成，实验表明该方法能提高泛化能力、有效结合数据并实现不同机器人手的控制。
Comments Accepted to IROS 2026, Project Page: https://alan-heoooh.github.io/dexwm.html
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。
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