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

EgoDemoGen: Egocentric Demonstration Generation for Viewpoint Generalization in Robotic Manipulation

EgoDemoGen：用于机器人操作中视角泛化的眼动演示生成

Yuan Xu, Jiabing Yang, Xiaofeng Wang, Yixiang Chen, Zheng Zhu, Bowen Fang, Guan Huang, Xinze Chen, Yun Ye, Qiang Zhang, Peiyan Li, Xiangnan Wu, Kai Wang, Bing Zhan, Shuo Lu, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； GigaAI ； Tsinghua University（清华大学） ； X-Humanoid ； FiveAges 纠错

AI总结 本文提出EgoDemoGen框架，通过EgoTrajTransfer和EgoViewTransfer生成新型眼动视角下的观察-动作演示，提升机器人操作在视角变化下的成功率。

Bridging the Geometry Mismatch: Frequency-Aware Anisotropic Serialization for Thin-Structure SSMs

弥合几何不匹配：面向薄结构SSMs的频率感知各向异性序列化

Jin Bai, Huiyao Zhang, Qi Wen, Ningyang Li, Shengyang Li, Atta ur Rahman, Xiaolin Tian

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间应用工程与技术中心） ； University of Peshawar（白沙瓦大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

AI总结 针对薄线结构分割中拓扑允许断裂的关键问题，本文提出频率感知各向异性序列化框架，通过分解特征为稳定拓扑载体和方向高频带，提升空间对齐精度，并结合主动探测策略，在四个挑战性基准上超越现有方法，达到91.3% mIoU和97.1% clDice。

RAWIC: Bit-Depth Adaptive Lossless Raw Image Compression

RAWIC：位深度自适应无损RAW图像压缩

Chunhang Zheng, Tongda Xu, Mingli Xie, Yan Wang, Dou Li

机构 * School of Electronics, Peking University（北京大学电子学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 RAWIC提出一种位深度自适应的无损RAW图像压缩框架，通过转换Bayer数据并自适应位深度估计，实现对不同相机和位深度的高效压缩，实验表明其在JPEG-XL基础上平均提升7.7%的压缩率。

Comments Accepted by ICME 2026

EnsemJudge: Enhancing Reliability in Chinese LLM-Generated Text Detection through Diverse Model Ensembles

EnsemJudge: 通过多样化模型集成提升中文LLM生成文本检测的可靠性

Zhuoshang Wang, Yubing Ren, Guoyu Zhao, Xiaowei Zhu, Hao Li, Yanan Cao

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） 纠错

AI总结 本文提出EnsemJudge框架，通过定制策略和集成投票机制，有效检测中文LLM生成文本，优于基线方法并在NLPCC2025任务中取得第一，验证了其可靠性。

Comments Accepted by NLPCC 2025 Shared Tasks

FlashSign: Pose-Free Guidance for Efficient Sign Language Video Generation

FlashSign：无需姿态的高效手语视频生成

Liuzhou Zhang, Zeyu Zhang, Biao Wu, Luyao Tang, Zirui Song, Hongyang He, Renda Han, Guangzhen Yao, Huacan Wang, Ronghao Chen, Xiuying Chen, Guan Huang, Zheng Zhu

机构 * HUST（华中科技大学） ； GigaAI ； UTS（悉尼科技大学） ； HKU（香港大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Warwick（华威大学） ； TJU（天津大学） ； NNU（南京师范大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； UTHealth Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心） 纠错

AI总结 本文提出无需姿态表示的高效手语视频生成框架，通过扩散模型直接映射自然语言文本到手语视频，引入可训练滑动瓷砖注意力机制提升推理效率，实现3.07倍的生成速度提升。

AG-VAS: Anchor-Guided Zero-Shot Visual Anomaly Segmentation with Large Multimodal Models

AG-VAS：基于大多模态模型的锚引导零样本视觉异常分割

Zhen Qu, Xian Tao, Xiaoyi Bao, Dingrong Wang, ShiChen Qu, Zhengtao Zhang, Xingang 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） ； Casivision（中科视语） ； Weiqiao-UCAS Science and Technology Park（魏桥国科科技园） 纠错

AI总结 AG-VAS通过引入三个可学习的语义锚点，建立统一的锚引导分割范式，提升零样本视觉异常分割的精度与性能。

RTLSeek: Boosting the LLM-Based RTL Generation with Multi-Stage Diversity-Oriented Reinforcement Learning

RTLSeek: 通过多阶段多样性导向强化学习提升基于LLM的RTL生成

Xinyu Zhang, Zhiteng Chao, Yonghao Wang, Bin Sun, Tianyun Ma, Tianmeng Yang, Jianan Mu, Jing Justin Ye, Huawei Li

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所处理器国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） ； CASTEST Co., Ltd.（中科芯测科技有限公司） 纠错

AI总结 RTLSeek通过多阶段多样性导向强化学习提升基于LLM的RTL生成，结合专家知识与EDA反馈，改进RTL的正确性和多样性，实验表明其在RTLLM基准上优于现有方法。

Comments 8 pages, 6 figures

Project Imaging-X: A Survey of 1000+ Open-Access Medical Imaging Datasets for Foundation Model Development

Project Imaging-X：1000多个开放访问医学影像数据集的调查

Zhongying Deng, Cheng Tang, Ziyan Huang, Jiashi Lin, Ying Chen, Junzhi Ning, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Wei Li, Yinghao Zhu, Shujian Gao, Yanyan Huang, Sibo Ju, Yanzhou Su, Pengcheng Chen, Wenhao Tang, Tianbin Li, Haoyu Wang, Yuanfeng Ji, Hui Sun, Shaobo Min, Liang Peng, Feilong Tang, Haochen Xue, Rulin Zhou, Chaoyang Zhang, Wenjie Li, Shaohao Rui, Weijie Ma, Xingyue Zhao, Yibin Wang, Kun Yuan, Zhaohui Lu, Shujun Wang, Jinjie Wei, Lihao Liu, Dingkang Yang, Lin Wang, Yulong Li, Haolin Yang, Yiqing Shen, Lequan Yu, Xiaowei Hu, Yun Gu, Yicheng Wu, Benyou Wang, Minghui Zhang, Angelica I. Aviles-Rivero, Qi Gao, Hongming Shan, Xiaoyu Ren, Fang Yan, Hongyu Zhou, Haodong Duan, Maosong Cao, Shanshan Wang, Bin Fu, Xiaomeng Li, Zhi Hou, Chunfeng Song, Lei Bai, Yuan Cheng, Yuandong Pu, Xiang Li, Wenhai Wang, Hao Chen, Jiaxin Zhuang, Songyang Zhang, Huiguang He, Mengzhang Li, Bohan Zhuang, Zhian Bai, Rongshan Yu, Liansheng Wang, Yukun Zhou, Xiaosong Wang, Xin Guo, Guanbin Li, Xiangru Lin, Dakai Jin, Mianxin Liu, Wenlong Zhang, Qi Qin, Conghui He, Yuqiang Li, Ye Luo, Nanqing Dong, Jie Xu, Wenqi Shao, Bo Zhang, Qiujuan Yan, Yihao Liu, Jun Ma, Zhi Lu, Yuewen Cao, Zongwei Zhou, Jianming Liang, Shixiang Tang, Qi Duan, Dongzhan Zhou, Chen Jiang, Yuyin Zhou, Yanwu Xu, Jiancheng Yang, Shaoting Zhang, Xiaohong Liu, Siqi Luo, Yi Xin, Chaoyu Liu, Haochen Wen, Xin Chen, Alejandro Lozano, Min Woo Sun, Yuhui Zhang, Yue Yao, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Xia Li, Jing Ke, Chunhui Zhang, Zongyuan Ge, Ming Hu, Jin Ye, Zhifeng Li, Yirong Chen, Yu Qiao, Junjun He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics（上海光学精密机械研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Incept Labs ； Monash University（莫纳什大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与产业研究院） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海科学智能研究院） ； Nankai University（南开大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； University College London（伦敦大学学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Alibaba Group, DAMO Academy, New York, NY, USA（阿里巴巴集团达摩院（纽约）） ； Tongji University（同济大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理与认知科学系） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Academy for Clinical Innovation and Translation of Shanghai（上海临床创新转化研究院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Shandong University（山东大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 本文调查了1000多个开放访问医学影像数据集，揭示了其规模小、任务碎片化和分布不均的问题，并提出元数据驱动融合方法和交互发现门户，为医学影像数据集的整合和基础模型发展提供路线图。

Comments 157 pages, 19 figures, 26 tables. Project repo: \url{https://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X}

MotionRFT: Unified Reinforcement Fine-Tuning for Text-to-Motion Generation

MotionRFT: 用于文本到动作生成的统一强化微调

Xiaofeng Tan, Wanjiang Weng, Hongsong Wang, Fang Zhao, Xin Geng, Liang Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院计算机软件新技术国家重点实验室） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室模式识别新实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出MotionRFT框架，通过多维奖励模型和高效微调方法，解决文本到动作生成中语义一致性、现实感和人类偏好对齐的问题，实验表明其在FID和R-Precision上均有显著提升。

CCCaption: Dual-Reward Reinforcement Learning for Complete and Correct Image Captioning

CCCaption: 为完整和正确图像描述的双奖励强化学习

Zhijiang Tang, Linhua Wang, Jiaxin Qi, Weihao Jiang, Peng Hou, Anxiang Zeng, Jianqiang Huang

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； LLM Team, Shopee Pte. Ltd.（Shopee私人有限公司大语言模型团队） 纠错

AI总结 本文提出CCCaption框架，通过双奖励强化学习优化图像描述的完整性和正确性，利用多样化LVLMs和动态查询采样策略提升训练效率，并通过验证子描述查询的真实性来惩罚幻觉，从而生成更符合客观标准的描述。

Comments Accept by CVPR 2026

SparVAR: Exploring Sparsity in Visual AutoRegressive Modeling for Training-Free Acceleration

SparVAR：探索视觉自回归建模中的稀疏性以实现无训练加速

Zekun Li, Ning Wang, Tongxin Bai, Changwang Mei, Peisong Wang, Shuang Qiu, Jian Cheng

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） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

AI总结 SparVAR通过利用自回归注意力的稀疏性，提出了一种无需训练的加速框架，有效降低计算复杂度，提升生成速度并保持图像质量。

Comments CVPR 2026

MuVaC: A Variational Causal Framework for Multimodal Sarcasm Understanding in Dialogues

MuVaC：一种用于对话中多模态讽刺理解的变分因果框架

Diandian Guo, Fangfang Yuan, Cong Cao, Xixun Lin, Chuan Zhou, Hao Peng, Yanan Cao, Yanbing Liu

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） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出MuVaC框架，通过变分因果推理实现多模态讽刺检测与解释的联合优化，提升对话中讽刺理解的鲁棒性。

Comments 12 pages, 7 figures. Accepted by WWW 2026

Robust Ego-Exo Correspondence with Long-Term Memory

具有长期记忆的鲁棒自体-外体对应

Yijun Hu, Bing Fan, Xin Gu, Haiqing Ren, Dongfang Liu, Heng Fan, Libo Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of North Texas（北德克萨斯大学） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于SAM 2的新型EEC框架，通过双记忆架构和自适应特征路由模块提升长期记忆能力，实现更鲁棒的自体-外体对应。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

Omni-LIVO: Robust RGB-Colored Multi-Camera Visual-Inertial-LiDAR Odometry via Photometric Migration and ESIKF Fusion

Omni-LIVO：通过光度迁移和ESIKF融合实现鲁棒的多摄像头视觉-惯性-激光雷达里程计

Yinong Cao, Chenyang Zhang, Xin He, Yuwei Chen, Chengyu Pu, Bingtao Wang, Kaile Wu, Shouzheng Zhu, Fei Han, Shijie Liu, Chunlai Li, Jianyu Wang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Advanced Laser Technology Lab of Anhui Province（安徽省先进激光技术实验室） ； Key Laboratory of Space Active Opto-Electronics Technology, Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海技术物理研究所空间主动光电技术重点实验室） 纠错

AI总结 Omni-LIVO通过多视角观测充分利用LiDAR几何信息，引入跨视角直接对齐策略和改进的ESIKF，提升多摄像头视觉-惯性-LiDAR里程计的精度和鲁棒性。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Early Access version available. This version supersedes all previous versions and is the official accepted manuscript for citation

A Step Toward Federated Pretraining of Multimodal Large Language Models

迈向多模态大语言模型联邦预训练的一小步

Baochen Xiong, Yifan Xu, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Yaowei Wang, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出Fed-MA任务，通过冻结视觉编码器和LLM，协同训练跨模态投影器，解决参数干扰和梯度震荡问题，提出Fed-CMP框架在联邦预训练中取得显著优势。