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

RS-SSM: Refining Forgotten Specifics in State Space Model for Video Semantic Segmentation

RS-SSM：通过状态空间模型细化遗忘的特定信息以实现视频语义分割

Kai Zhu, Zhenyu Cui, Zehua Zang, Jiahuan Zhou

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出RS-SSM模型，通过互补细化遗忘的时空细节，提升视频语义分割的像素级处理能力，在四个基准上取得最佳性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Pose-Free Omnidirectional Gaussian Splatting for 360-Degree Videos with Consistent Depth Priors

无姿态全景方向高斯溅射用于具有一致深度先验的360度视频

Chuanqing Zhuang, Xin Lu, Zehui Deng, Zhengda Lu, Yiqun Wang, Junqi Diao, Jun Xiao

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） ； Chongqing University（重庆大学） ； Air Force Engineering University（空军工程大学） 纠错

AI总结 本文提出PFGS360方法，通过无姿态全景视频重建3D高斯，利用一致性深度先验估计姿态并提升视图合成保真度。

From Scale to Speed: Adaptive Test-Time Scaling for Image Editing

从尺度到速度：面向图像编辑的自适应测试时间缩放

Xiangyan Qu, Zhenlong Yuan, Jing Tang, Rui Chen, Datao Tang, Meng Yu, Lei Sun, Yancheng Bai, Xiangxiang Chu, Gaopeng Gou, Gang Xiong, Yujun Cai

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

AI总结 本文提出ADE-CoT框架，通过动态资源分配、编辑特定验证和深度优先停止策略，提升图像编辑效率与性能，实验显示在同等采样预算下性能优于现有方法。

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

MeanFuser: Fast One-Step Multi-Modal Trajectory Generation and Adaptive Reconstruction via MeanFlow for End-to-End Autonomous Driving

MeanFuser: 一种基于MeanFlow的高效多模态轨迹生成与自适应重构方法用于端到端自动驾驶

Junli Wang, Yinan Zheng, Xueyi Liu, Zebin Xing, Pengfei Li, Guang Li, Kun Ma, Guang Chen, Hangjun Ye, Zhongpu Xia, Long Chen, Qichao Zhang

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） 纠错

AI总结 本文提出MeanFuser，通过引入Gaussian Mixture Noise、MeanFlow Identity和轻量级ARM模块，实现了高效且鲁棒的多模态轨迹生成与自适应重构，提升了端到端自动驾驶的性能和效率。

Comments Accepted by CVPR 2026

Exons-Detect: Identifying and Amplifying Exonic Tokens via Hidden-State Discrepancy for Robust AI-Generated Text Detection

外显子检测：通过隐藏状态差异识别和放大外显子标记以实现稳健的AI生成文本检测

Xiaowei Zhu, Yubing Ren, Fang Fang, Shi Wang, Yanan Cao, Li Guo

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Institute of Computing Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算科学研究所） 纠错

AI总结 本文提出Exons-Detect方法，通过双模型设置测量隐藏状态差异，识别并放大信息丰富的外显子标记，提升AI生成文本检测的鲁棒性和性能。

TAG-MoE: Task-Aware Gating for Unified Generative Mixture-of-Experts

TAG-MoE：基于任务的门控用于统一的生成混合专家

Yu Xu, Hongbin Yan, Juan Cao, Yiji Cheng, Tiankai Hang, Runze He, Zijin Yin, Shiyi Zhang, Yuxin Zhang, Jintao Li, Chunyu Wang, Qinglin Lu, Tong-Yee Lee, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； National Cheng-Kung University（国立成功大学） 纠错

AI总结 本文提出TAG-MoE框架，通过引入层次化任务语义标注方案和预测对齐正则化，解决密集扩散变换器架构中任务干扰问题，提升生成质量和保真度。

Comments Accept by CVPR 2026. Project page: https://yuci-gpt.github.io/TAG-MoE/

A Comprehensive Survey on Vector Database: Storage and Retrieval Technique, Challenge

向量数据库的全面综述：存储与检索技术、挑战

Le Ma, Ran Zhang, Yikun Han, Shirui Yu, Zaitian Wang, Zhiyuan Ning, Jinghan Zhang, Ping Xu, Pengjiang Li, Ziyue Qiao, Wei Ju, Chong Chen, Dongjie Wang, Kunpeng Liu, Pengyang Wang, Pengfei Wang, Yanjie Fu, Chunjiang Liu, Yuanchun Zhou, Chang-Tien Lu

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Science Library (Chengdu), Chinese Academy of Sciences（中国科学院成都科学图书馆） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Portland State University（波特兰州立大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Terminus Group（Terminus集团） ； University of Kansas（堪萨斯大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

AI总结 本文综述了向量数据库的核心设计与算法，分析了存储与检索技术的演变，比较了主流架构并探讨了与大语言模型整合的新兴方向，为研究者提供系统参考。