Tsinghua University（清华大学）

SegVGGT: Joint 3D Reconstruction and Instance Segmentation from Multi-View Images

SegVGGT：从多视角图像联合进行3D重建和实例分割

Jinyuan Qu, Hongyang Li, Lei Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院（IDEA）） 纠错

AI总结 SegVGGT通过端到端框架联合完成多视角图像的3D重建和实例分割，引入对象查询与多级几何特征交互，解决注意力分散问题，实验显示在ScanNetv2和ScanNet200上达到SOTA性能。

PoC: Performance-oriented Context Compression for Large Language Models via Performance Prediction

PoC：通过性能预测实现面向性能的上下文压缩

Runsong Zhao, Shilei Liu, Jiwei Tang, Langming Liu, Haibin Chen, Weidong Zhang, Yujin Yuan, Tong Xiao, Jingbo Zhu, Wenbo Su, Bo Zheng

机构 * Northeastern University, China（东北大学，中国） ； Tsinghua University（清华大学） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室） 纠错

AI总结 本文提出PoC方法，通过设定性能底线而非压缩比来优化大语言模型的上下文压缩，设计两种预测器并验证其在问答和摘要任务中的性能优势。

LoopRPT: Reinforcement Pre-Training for Looped Language Models

LoopRPT: 用于循环语言模型的强化预训练

Guo Tang, Shixin Jiang, Heng Chang, Nuo Chen, Yuhan Li, Huiming Fan, Jia Li, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology, Harbin, China（哈尔滨工业大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou, China（香港科学与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出LoopRPT框架，通过将下一步预测转化为推理任务，利用EMA教师参考和噪声潜在轨迹直接优化循环语言模型的中间表示，提升表示质量并实现准确度与计算量的帕累托最优。

DataProphet: Demystifying Supervision Data Generalization in Multimodal LLMs

DataProphet：解开多模态大语言模型监督数据泛化之谜

Xuan Qi, Luxi He, Dan Roth, Xingyu Fu

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 本文提出DataProphet，一种无需训练的指标，通过结合多模态困惑度、相似性和数据多样性，有效评估监督数据对目标基准的影响，实现更优的数据选择。

Comments 14 pages

BEAVER: A Training-Free Hierarchical Prompt Compression Method via Structure-Aware Page Selection

BEAVER：一种通过结构感知页面选择的免训练层次提示压缩方法

Zhengpei Hu, Kai Li, Dapeng Fu, Chang Zeng, Yue Li, Yuanhao Tang, Jianqiang Huang

机构 * School of Computer Technology and Application, Qinghai University（青海大学计算机技术与应用学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group Security and Intelligence Laboratory (SIL)（蚂蚁集团安全与智能实验室） 纠错

AI总结 BEAVER通过结构感知的层次提示压缩方法，在不依赖训练的情况下提升长文档理解的效率与效果，实验证明其在多个基准测试中性能优异且效率显著提升。

Comments Technical Report

DLLM Agent: See Farther, Run Faster

DLLM Agent: 看得更远，跑得更快

Huiling Zhen, Weizhe Lin, Renxi Liu, Kai Han, Yiming Li, Yuchuan Tian, Hanting Chen, Xiaoguang Li, Xiaosong Li, Chen Chen, Xianzhi Yu, Mingxuan Yuan, Youliang Yan, Peifeng Qin, Jun Wang, Yu Wang, Dacheng Tao, Yunhe Wang

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； UCL（伦敦大学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； NTU（国立新加坡大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文研究了扩散大语言模型（DLLM）在代理多步决策中的表现，发现其在准确率相当的情况下，整体效率比自回归模型（AR）高30%以上，并提出部署扩散骨架的两个实用考虑。

How to Enable LLM with 3D Capacity? A Survey of Spatial Reasoning in LLM

如何使LLM具备3D能力？LLM中空间推理的综述

Jirong Zha, Yuxuan Fan, Xiao Yang, Chen Gao, Xinlei Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guang Zhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 本文综述了将LLM与3D空间理解结合的方法，提出分类体系，涵盖图像、点云和混合模态方法，并讨论了当前限制与未来研究方向。

Comments 9 pages, 5 figures

Journal ref IJCAI 2025

SRGS: Super-Resolution 3D Gaussian Splatting

SRGS：超分辨率3D高斯溅射

Xiang Feng, Yongbo He, Linxi Chen, Yan Yang, Chengkai Wang, Yifei Chen, Yixuan Zhong, Zhenzhong Kuang, Jiajun ding, Xufei Yin, Yanming Zhu

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xiangtan University（湘潭大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

AI总结 本文提出统一的模块化框架，将3DGS超分辨率分解为先验注入和跨视图正则化，分析了多种方法的改进来源，并通过实验验证了方法的鲁棒性。

Comments The first to focus on the HRNVS of 3DGS

Wearable Foundation Models Should Go Beyond Static Encoders

可穿戴基础模型应超越静态编码器

Yu Yvonne Wu, Yuwei Zhang, Hyungjun Yoon, Ting Dang, Dimitris Spathis, Tong Xia, Qiang Yang, Jing Han, Dong Ma, Sung-Ju Lee, Cecilia Mascolo

机构 * Dartmouth College, USA（达特茅斯学院） ； University of Cambridge, UK（剑桥大学） ； The University of Melbourne, Australia（墨尔本大学） ； Google Research, UK（谷歌研究） ； Tsinghua University, China（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出可穿戴基础模型需超越静态编码器，通过结构丰富数据、纵向感知多模态建模和代理推理系统实现连续性健康支持。

Comments 13 pages

Efficient Cross-Domain Offline Reinforcement Learning with Dynamics- and Value-Aligned Data Filtering

高效跨领域离线强化学习中的动态与价值对齐数据筛选

Zhongjian Qiao, Rui Yang, Jiafei Lyu, Chenjia Bai, Xiu Li, Siyang Gao, Shuang Qiu

机构 * City University of Hong Kong ； University of Illinois Urbana-Champaign ； Tencent ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI) ； Tsinghua University. Corresponding Author 纠错

AI总结 本文提出DVDF方法，通过动态和价值对齐筛选源域样本，提升跨领域离线强化学习性能，实验表明其在多种任务和数据集上表现优异。

Camera-Aware Cross-View Alignment for Referring 3D Gaussian Splatting Segmentation

面向相机的跨视角对齐用于指称3D高斯点云分割

Yuwen Tao, Kanglei Zhou, Xin Tan, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出CaRF框架，通过引入CAM和GCLA模块，实现3D高斯点云中跨视角指称的一致性对齐，提升分割性能。

Comments Accepted to ICME 2026

World4RL: Diffusion World Models for Policy Refinement with Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

World4RL: 基于扩散世界模型的强化学习政策精修框架用于机器人操作

Zhennan Jiang, Kai Liu, Yuxin Qin, Shuai Tian, Yupeng Zheng, Mingcai Zhou, Chao Yu, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co（北京中科创联机器人技术有限公司） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

AI总结 World4RL通过扩散世界模型提升机器人操作政策的精修效果，采用高保真模拟环境进行端到端政策优化，优于模仿学习及其他基线方法。