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SWIFT：用于工作负载跟踪的时空小波集成预测框架
机构 * Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，中国上海）
AI总结 针对云工作负载预测难题，提出SWIFT框架。用可学习级联小波路径将固定小波基转为自适应卷积算子，多元交互模块建模变量交互，提升预测精度，复杂度线性，减少误差与延迟。
量子谱异常检测
机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Institute of Natural Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学研究院） ； School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院）
AI总结 研究量子异常检测中计算异常分数的问题，提出量子谱异常检测（QSPADE）方法，直接从正常数据集平均态谱计算PCA类异常分数，避免高昂计算成本，给出高效检测框架。
神经元的正则量子化
机构 * Department of Physics, Cornell University（康奈尔大学物理系） ； Institute of Natural Sciences, School of Mathematical Sciences, Ministry of Education Key Laboratory in Scientific and Engineering Computing, and Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学院、数学科学学院、教育部科学与工程计算重点实验室及全球学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院）
AI总结 将正则量子化原理应用于机器学习基本计算单元神经元，通过量子哈密顿量替换能量函数并经矩阵泛函演算应用激活函数，开发混合量子经典算法，证明其在学习任务中表现力增强。
Comments 6 pages, 3 figures, companion paper available at arXiv:2605.24386
AutoSpeed：面向机器人操作的无标注阶段自适应运动速度学习
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出AutoSpeed框架，通过频域速度调制和复合代价优化，使视觉运动策略能根据任务阶段自适应调整执行速度，减少执行时间并提高成功率。
Comments Accepted by ECCV 2026
PBSD: 特权贝叶斯自蒸馏用于长程信用分配
机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； XYZ AI Lab（XYZ AI实验室）
AI总结 提出PBSD方法，通过贝叶斯校准的自蒸馏将稀疏最终奖励转化为细粒度步骤级信用信号，解决长程智能体任务中的信用分配问题，实验表明其提升领域内外性能并促进泛化。
基于vLLM的高效统一音频理解与生成推理管线
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出基于vLLM的推理管线，通过扩展自回归解码支持多流采样和延迟模式解交织，并利用协同调度实现CFG下80%的非CFG吞吐量。
对抗文本噪声与冗余：熵感知的密集视觉令牌剪枝
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出熵感知密集剪枝（EADP）框架，通过熵过滤文本噪声并利用子模最大化选择令牌，在严格预算下保留细粒度视觉线索，提升VLM精度-效率权衡。
Comments Accepted to ECCV 2026
EvoPolicyGym：评估交互环境中的自主策略进化
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Soochow University（苏州大学） ； Brown University（布朗大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出自主策略进化评估框架，通过EvoPolicyGym基准测试代理在固定交互预算下迭代改进策略的能力，GPT-5.5在16个环境中表现最优，并揭示预算分配与反馈转化机制。
Comments 24 pages
DisciplineGen-1M：用于多学科视觉生成与编辑的大规模数据集
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出百万级多学科数据集DisciplineGen-1M，涵盖10个学科，通过可扩展框架构建，并基于此开发学科感知推理生成模型，在学科和通用推理基准上显著提升。
AgenticSTS: 一种用于长周期LLM智能体的有界记忆测试平台
机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出一种有界记忆契约，通过类型化检索组装用户消息，避免原始跨决策转录，在《杀戮尖塔2》中实现并验证，揭示了战略技能层对胜率的提升效果。
SAB-LVLM: 面向大型视觉-语言模型的重要性感知二值化
机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems（机器人学国家重点实验室） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出SAB-LVLM方法，通过构建空间重要性图与模态引导整合策略，实现跨层跨模态权重重要性感知的二值化，在约1比特压缩下优于现有二值化方法。
桥接3D高斯与语义占据：从无位姿图像实现开放词汇的全面场景理解
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（东方理工大学宁波数字孪生研究院）
AI总结 提出COVScene框架，通过可微体积提升将可渲染高斯原语与密集语义占据场耦合，实现无位姿图像下的新颖视图合成、开放词汇语义查询和语义占据预测。
Comments Hu Zhu, Bohan Li, and Xianda Guo contributed equally. Corresponding author: Wenjun Zeng
自信地扩展：校准LLM的置信度以实现自适应测试时扩展
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Southeast University（东南大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
AI总结 提出C3RL算法，通过结合正确性、校准和数据集参考准确率奖励来校准LLM的置信度，并基于此引入CAS策略，根据置信度自适应分配推理计算资源，在提升校准性的同时降低推理成本。
异步RLHF的陈旧度-学习率缩放定律
机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Gradient ； University of Southern California（南加州大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 研究异步GRPO中陈旧rollout的影响，推导出陈旧度与学习率之间的缩放定律，揭示稳定性受累积漂移和陈旧度约束的双重条件。
GF-DiT：扩散Transformer服务的并行调度
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Guizhou University（贵州大学）
AI总结 提出GF-DiT，一种策略可编程运行时，通过动态调整请求并行度来优化扩散Transformer服务，利用无组集合通信实现低开销在线重配置，显著提升吞吐量和降低延迟。
镜像融合注意力用于反射感知的自监督表示学习
机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出MFASSL框架，通过镜像融合注意力模块在自监督学习中注入软反射先验，提升医学图像和人脸等近似对称数据的下游性能与鲁棒性。
Comments Accepted at ECML PKDD 2026. The final authenticated version will be available in the Springer LNCS proceedings
MosaicKV: 通过动态二维KV缓存压缩服务长上下文LLM
机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学并行与分布式系统研究所）
AI总结 提出MosaicKV系统，利用动态二维KV缓存压缩解决长上下文服务中的内存瓶颈，通过细粒度稀疏性和压缩管理实现高吞吐和低延迟，在H800 GPU上取得最高16倍注意力加速和3倍内存节省。
Comments 15 pages, 10 figures
基于部分单目观测的生成式重建鲁棒3D对齐
机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院） ； School of Tech Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； School of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学电子工程与信息科学学院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） ； Xiaomi EV（小米汽车）
AI总结 针对生成式3D重建与部分单目观测对齐的挑战，提出无训练可解释几何对齐框架，通过Sim(3)变换恢复度量尺度与位姿，引入幻觉滤波抑制异常，在基准测试中显著优于传统和学习方法。
非对称互变分学习实现多模态连续推理
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对多模态大语言模型离散推理丢失感知细节及训练-推理不匹配问题，提出非对称互变分学习框架，通过双向KL散度校准先验与后验，缓解答案泄露，提升连续潜在推理性能。
DroneIQA-VLE：基于视觉-语言集成的多任务无人机图像质量评估
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出DroneIQA-VLE框架，通过集成SigLIP2视觉编码器与多任务回归头以及LoRA微调的Qwen3.5-9B多模态大模型，联合预测全局、目标和背景质量分数，在ICME 2026无人机图像质量评估挑战赛中获得第二名。
Comments The model achieves 2nd place in ICME 2026 Drone-IQA Grand Challenge on Target-aware Image Quality Assessment for Low-altitude UAV Images
MVPruner: 用于加速自动驾驶中多视图视觉语言模型的动态令牌剪枝
机构 * School of Information Engineering, Chang’an University, China（长安大学信息工程学院） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiaotong University, China（上海交通大学人工智能学院）
AI总结 提出MVPruner，一种两阶段自适应令牌剪枝方法，通过动态分配剪枝预算和基于指令的令牌选择，在保持精度的同时大幅降低计算量，实现多视图视觉语言模型的高效推理。
Comments accepted by ECCV26
文本到图像模型是归纳主义的火鸡吗？一个用于因果推理的反事实基准
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 Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出反事实基准CF-World，通过三个递进层级测试T2I模型在违反现实先验规则下的图像生成能力，发现所有模型在反事实设置下性能急剧下降，原因是模型将世界知识与视觉外观编码为紧密耦合的模式。
Comments 10 pages, 7 figures. Project page: https://github.com/jylei16/CF-World.github.io
MVP-Nav: 多层价值地图规划导航器
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 针对零样本目标导航中缺乏深度信息导致的物理不确定性，提出MVP-Nav框架，通过3D基础模型重建物理占用并构建多层价值地图，实现语义与物理约束的统一规划，达到最先进性能。
面向医学图像分割的体素间距一致性
机构 * Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医疗机器人研究院） ； Department of Ultrasound, Shanghai Chest Hospital（上海市胸科医院超声科） ； CAMPAR, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学CAMPAR）
AI总结 提出Consispace框架，通过ODE约束和语义特征重加权实现轴向体素间距一致，提升重采样质量与下游分割性能。
Comments 12 pages, 6 figures
UniTacVLA：视觉语言动作模型中的统一触觉理解与预测
机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Great Bay University（大湾区大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics
AI总结 提出统一触觉学习框架，通过触觉链式推理和由粗到细的未来触觉预测构建状态与动力学感知先验，并设计触觉-动作混合控制器，在接触丰富操作任务中提升成功率、精度和鲁棒性。
PrISM-IQA：面向智能手机摄影的实用图像质量评估
机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Institute of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院人工智能研究院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院）
AI总结 提出PrISM-IQA，将智能手机IQA重构为多问题有序诊断，预测每个ISP相关问题的严重等级，支持可操作的ISP调优。
哪些Token重要？基于相对惊讶指数的自适应Token选择用于RLVR
机构 * ModelScope Team（ModelScope团队） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出相对惊讶指数（RSI）度量，通过自适应Token过滤方法RSI-S解决RLVR中高熵与低概率Token的矛盾，在AIME和AMC基准上提升avg@32准确率2-3个百分点。
Comments 13 pages, 4 figures
ACE: 跨智能体的可插拔自适应上下文弹性化器
机构 * Meituan（美团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出ACE模块，通过无损消息存储和自适应上下文编排，实现历史步骤信息的弹性化处理，在多种智能体框架中优于截断和摘要方法。
UniTac: 一种用于跨传感器触觉理解与生成的统一多模态模型
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； UNIX AI
AI总结 提出UniTac，首个统一多模态模型，通过双级表示编码传感器和物体属性，实现触觉理解与生成，在跨传感器任务上达到最优性能。
Comments This paper has been accepted by ECCV 2026
重新审视视觉-语言-动作模型中的参数冗余：从VLM到VLA适配的见解
机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院）
AI总结 通过分析VLM到VLA适配中参数差异的空间分布，设计多模块联合剪枝方案，在无需微调恢复的情况下减少12%-30%参数并保持约90%性能。
Comments 22 pages, 3 figures, ECCV 2026 Conference
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