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用于端到端自动驾驶的即插即用交通元素感知
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究中心）
AI总结 该研究首次系统探究端到端自动驾驶的交通元素感知，通过补充标注构建统一基础设施，以即插即用方式集成信号，在多范式多数据集上提升性能，在NAVSIM-v2上达到新SOTA。
Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: this https URL (https://zzongzheng0918.github.io/TE-Aware-E2E-AD/)
为何GPT风格模型无法直接迁移到符号音乐：错误坐标系中的压缩
机构 * Tsinghua University（清华大学）
AI总结 该研究针对GPT风格模型无法直接迁移到符号音乐的问题，提出有效性-无损性框架，通过构建预测有效且关系无损的坐标系优化标记化，实验验证了相关边界，揭示了跨模态迁移的关键在于标记化接口而非架构。
用多样性轮廓评估AI生成内容的多样性
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
AI总结 针对现有AI生成内容多样性评估标量指标的矛盾性与局限性，提出曲线值的多样性轮廓框架，为生成式AI评估提供更透明、感知分辨率的多样性比较方案。
DynaForcing：克服流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题，提出DynaForcing框架，通过三种策略及优化技术恢复动态、提升视觉质量，解决了质量与动态的权衡问题。
Comments Accepted at ACM International Conference on Multimedia (MM '26)
NeuroPath：用于基于骨骼的动作识别的类脑双通路图卷积网络
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Durham University（杜伦大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
AI总结 NeuroPath受人类感知通路启发，采用双通路图卷积网络架构，通过分组图卷积块和通路间融合模块提升基于骨骼的动作识别性能，在三个公开数据集上取得一致效果提升。
Comments Accepted to Pattern Recognition
UniReflex：基于快慢反射的预训练生成策略的即插即用力控制
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； X Square Robot（X Square机器人公司） ； Xspark AI（Xspark人工智能公司）
AI总结 UniReflex是一种即插即用框架，通过快速反射网络和解耦的可变阻抗控制，为冻结的生成策略提升接触稳定性与成功率，同时保留位置精度且延迟大幅降低。
SPVC：面向跨数据集驾驶场景渲染的结构化全景视频修复
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Great Wall Motor Company Limited（长城汽车股份有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本文提出SPVC框架，通过结构化、全景、视频及跨数据集修复原则，训练两阶段可控视频扩散模型，解决驾驶场景渲染的伪影问题，实现跨数据集的高效修复。
Comments Project page: this https URL (https://li00147.github.io/SPVC-Project-Page/)
从子宫组织病理学的空间异质性中学习潜在进展状态
机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital（福州大学附属省立医院） ； Interdisciplinary Institute for Medical Engineering, Fuzhou University（福州大学医学工程交叉研究院） ； Medical Optical Technology R&D Center, Research Institute of Tsinghua, Pearl River Delta（清华珠三角研究院医学光学技术研发中心） ； Peking University Health Science Center（北京大学医学部） ； Third Hospital, School of Basic Medical Sciences, Peking University Health Science Center（北京大学医学部基础医学院第三医院） ； Institute of Biopharmaceutical and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室）
AI总结 本研究开发子宫特异性计算病理学框架SpaTIE，从子宫组织病理学空间异质性中学习形态感知表征，推断与肿瘤进展相关的空间连贯状态，关联多组学特征并支持临床预测任务，为肿瘤状态发现提供新工具。
ASI-Bench：人工智能超级智能的黎明
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Boston University（波士顿大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Flatiron Institute（弗拉蒂伦研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； AG2 AI（AG2 AI公司）
AI总结 研究人员推出首个联合评估AI创新探索与自主科学执行能力的基准ASI-Bench，逐步减少人类方法指导测试AI自主科研能力，发现当前AI仍严重依赖人类指导，该基准面向全球开放邀请贡献。
Comments 16 pages, 5 figures, 2 tables
OraclePhys：面向结构力学的大语言模型微调系统框架
机构 * University of Houston（休斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 本研究提出OraclePhys，一种面向结构力学的大语言模型微调系统框架，含自动评分基准、多形式监督数据集及对照训练研究，发现标签答案形式而非比特数决定微调效果，训练所得8B模型达空间结构响应任务数据精度前沿。
Comments 18 pages, 8 figures, 9 tables. Under review at ACL Rolling Review
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