University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models

Omni-WorldBench：迈向全面的交互导向的世界模型评估

Meiqi Wu, Zhixin Cai, Fufangchen Zhao, Xiaokun Feng, Rujing Dang, Bingze Song, Ruitian Tian, Jiashu Zhu, Jiachen Lei, Hao Dou, Jing Tang, Lei Sun, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Zeming Liu, Kaiqi Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, UCAS（UCAS计算机科学与技术学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, CASIA（复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北航计算机科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, BUPT（网络与交换技术国家重点实验室） ； AMAP, Alibaba Group（阿里妈妈实验室，阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 本文提出Omni-WorldBench，一个针对4D世界模型交互响应能力的综合评估基准，通过Omni-WorldSuite和Omni-Metrics评估交互动作对状态转移的影响，分析现有模型的局限性。

MultiBind: A Benchmark for Attribute Misbinding in Multi-Subject Generation

MultiBind：多主体生成中属性误绑定的基准测试

Wenqing Tian, Hanyi Mao, Zhaocheng Liu, Lihua Zhang, Qiang Liu, Jian Wu, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The University of Chicago（芝加哥大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 本文提出MultiBind基准，用于评估多主体生成中属性误绑定问题，通过实体索引提示和混淆评估协议识别跨主体干扰模式，揭示传统指标无法检测的绑定失败。

SemEval-2026 Task 12: Abductive Event Reasoning: Towards Real-World Event Causal Inference for Large Language Models

SemEval-2026任务12：归纳事件推理：面向大规模语言模型的现实事件因果推断

Pengfei Cao, Mingxuan Yang, Yubo Chen, Chenlong Zhang, Mingxuan Liu, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（认知与决策智能复杂系统重点实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（人工智能学院，中国科学院大学，北京，中国） 纠错

AI总结 本文提出面向现实事件因果推断的归纳事件推理任务，通过多选基准测试解决分布式证据、间接背景因素和语义相关但非因果干扰等挑战，评估了122个参与者的518份提交结果。

Comments 9 pages, 3 figures, semeval 2026 task 12 description paper

PRM-as-a-Judge: A Dense Evaluation Paradigm for Fine-Grained Robotic Auditing

PRM-as-a-Judge：细粒度机器人审计的密集评估范式

Yuheng Ji, Yuyang Liu, Huajie Tan, Xuchuan Huang, Fanding Huang, Yijie Xu, Cheng Chi, Yuting Zhao, Huaihai Lyu, Peterson Co, Mingyu Cao, Qiongyu Zhang, Zhe Li, Enshen Zhou, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang, Xiaolong Zheng

机构 * 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） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学系，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

AI总结 本文提出PRM-as-a-Judge方法，通过过程奖励模型对轨迹视频进行密集评估，引入OPD指标系统，验证了宏一致性与微分辨率特性，揭示了主流策略在长周期任务中的行为特征与失败模式。

Towards Secure Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Review of Threats, Defenses and Benchmarks

迈向安全的检索增强生成：对威胁、防御和基准的全面综述

Yanming Mu, Hao Hu, Feiyang Li, Qiao Yuan, Jiang Wu, Zichuan Liu, Pengcheng Liu, Mei Wang, Hongwei Zhou, Yuling Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Information Engineering University（信息工程大学） ； Henan Key Laboratory of Information Security（河南省信息安全重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文综述了检索增强生成系统中的安全威胁、防御方法及评估基准，系统分析了数据污染、对抗攻击等核心威胁，并提出双视角的防御技术分类，为未来研究提供统一基准。

FedCVU: Federated Learning for Cross-View Video Understanding

FedCVU: 联邦学习用于跨视图视频理解

Shenghan Zhang, Run Ling, Ke Cao, Ao Ma, Zhanjie Zhang

机构 * Software College, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学软件学院） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学） 纠错

AI总结 FedCVU通过VS-Norm、CV-Align和SLA解决联邦学习在跨视图视频理解中的异质视角、分布偏差和通信开销问题，提升未见视角性能。

TTP: Test-Time Padding for Adversarial Detection and Robust Adaptation on Vision-Language Models

TTP: 视觉-语言模型上的对抗检测与鲁棒适应的测试时填充

Zhiwei Li, Yitian Pang, Weining Wang, Zhenan Sun, Qi Li

机构 * NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（神经网络与模式识别实验室及自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

AI总结 本文提出TTP框架，通过测试时填充实现对抗检测与鲁棒适应，提升视觉-语言模型在对抗攻击下的鲁棒性而不影响清洁准确性。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

CurES: From Gradient Analysis to Efficient Curriculum Learning for Reasoning LLMs

CurES：从梯度分析到高效课程学习以提升推理大语言模型

Yongcheng Zeng, Zexu Sun, Bokai Ji, Erxue Min, Hengyi Cai, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Haifeng Zhang, Xu Chen, Jun Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文提出CurES方法，通过梯度优化理论分析，改进大语言模型推理任务的训练效率，实验显示其在多个数学推理基准上优于现有方法。

Comments 25 pages, 10 Figures

A Kernel Space-based Multidimensional Sparse Model for Dynamic PET Image Denoising

基于核空间的多维稀疏模型用于动态PET图像去噪

Kuang Xiaodong, Li Bingxuan, Li Yuan, Rao Fan, Ma Gege, Xie Qingguo, Mok Greta S P, Liu Huafeng, Zhu Wentao

机构 * Zhejiang Polytechnic University of Mechanical and Electrical Engineering（浙江机电职业技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥国家综合科学中心人工智能研究院） ； School of Electrical and Optical Engineering（南京理工大学电气与光学工程学院） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） ； School of Intelligent Science and Technology（智能科学与技术学院） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（杭州高等研究院，中国科学院大学） ； Biomedical Imaging Laboratory (BIG), Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Science and Technology, University of Macau（澳门大学生物医学成像实验室） ； College of Optical Science and Engineering（光学工程学院） ； College of Biomedical Engineering and Instrument Science（生物医学工程与仪器科学学院） 纠错

AI总结 本文提出基于核空间的多维稀疏模型（KMDS）用于动态PET图像去噪，利用帧间空间相关性和帧内结构一致性，结合神经网络实现端到端的KMDS-Net，实验表明其在动态PET去噪中优于现有方法。

PlanaReLoc: Camera Relocalization in 3D Planar Primitives via Region-Based Structure Matching

PlanaReLoc：通过基于区域的结构匹配实现3D平面原语的相机重定位

Hanqiao Ye, Yuzhou Liu, Yangdong Liu, Shuhan Shen

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文提出PlanaReLoc，利用3D平面原语和地图进行轻量级6自由度相机重定位，通过深度匹配和统一嵌入空间实现可靠的跨模态结构对应。

Comments Accepted by CVPR 2026. 20 pages, 15 figures. Code at https://github.com/3dv-casia/PlanaReLoc

CAMA: Exploring Collusive Adversarial Attacks in c-MARL

CAMA：探索c-MARL中的共谋对抗攻击

Men Niu, Xinxin Fan, Quanliang Jing, Shaoye Luo, Yunfeng Lu

机构 * Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； UCAS（中国科学技术大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出CAMA框架，研究c-MARL中的共谋对抗攻击，提出三种新型攻击模式，从理论和实践角度分析攻击效果，并通过实验验证其协同效应和隐蔽性。

GraphiContact: Pose-aware Human-Scene Robust Contact Perception for Interactive Systems

GraphiContact: 人体-场景鲁棒接触感知用于交互系统

Xiaojian Lin, Yaomin Shen, Junyuan Ma, Yujie Sun, Chengqing Bu, Wenxin Zhang, Zongzheng Zhang, Hao Fei, Lei Jin, Hao Zhao

机构 * Tsinghua University, China（清华大学, 中国） ； XR System Application Research Center, Nanchang Research Institute, Zhejiang University, China（浙江大学南昌研究院XR系统应用研究中心, 中国） ； Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学, 中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学, 中国） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学, 新加坡） 纠错

AI总结 本文提出GraphiContact框架，结合单图像3D人体网格重建，利用重建的体几何结构进行接触推理，通过引入SIMU训练策略提升鲁棒性，在五个基准数据集上实现了接触预测和3D人体重建的提升。

Comments 15 pages, 9 figures, Accepted at ICME 2026