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

Towards Visual Query Localization in the 3D World

面向3D世界的视觉查询定位

Liang Peng, Bohan Tan, Zhipeng Zhang, Haobo Li, Yifan Jiao, Xingping Dong, Libo Zhang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University（AutoLab、SAI、上海交通大学） ； Anyverse Dynamics ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 本文首次提出3D多模态视觉查询定位基准3DVQL，包含2002个序列和17万帧数据，通过点云、RGB图像和深度图像多模态数据提升研究灵活性，并提出LaF算法提升性能。

Comments Accepted to CVPR 2026. 8 pages

HepScript: A Dual-Use DSL for Human-AI Collaborative Data Analysis Workflows in High-Energy Physics

HepScript：一种双用途DSL，用于高能物理中的人工智能协作数据分析工作流

Junkun Jiao, Tong Liu, Ke Li, Weimin Song, Yipu Liao, Bolun Zhang, Beijiang Liu, Chang-Zheng Yuan, Yue Sun

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Institute of High Energy Physics, CAS（高能物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 HepScript通过双用途DSL提升高能物理数据分析效率，减少人工编写代码93%，AI可自主生成95%的成功执行规范。

Focus on the Core: Empowering Diffusion Large Language Models by Self-Contrast

聚焦核心：通过自对比增强扩散大语言模型

Jinyuan Feng, Xin Yu, Yiqun Chen, Xiaochi Wei, Yan Gao, Yi Wu, Yao Hu, Zhiqiang Pu

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） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 本文通过研究高信息密度token，提出FoCore解码策略，利用自对比提升生成质量与效率，实验表明在数学、代码和逻辑推理任务中效果显著。

CombinationTS: A Modular Framework for Understanding Time-Series Forecasting Models

CombinationTS：一个用于理解时间序列预测模型的模块化框架

Xiaorui Wang, Fanda Fan, Chenxi Wang, Yuxuan Yang, Rui Tang, Kuoyu Gao, Simiao Pang, Yuanfeng Shang, Zhipeng Liu, Wanling Gao, Lei Wang, Jianfeng Zhan

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学） ； Northeastern University, Shenyang, China（东北大学） ； Beijing Normal University - Hong Kong Baptist University United International College, Zhuhai, China（北京师范大学-香港 Baptist大学联合国际学院） 纠错

AI总结 本文提出CombinationTS框架，通过分解模型为输入变换、嵌入、编码器、解码器和输出变换模块，量化各部分性能和稳定性，揭示模型改进的核心驱动因素，发现嵌入设计良好时，无参数的Identity编码器可超越复杂结构。

Comments Accepted by ICML 2026 main track. Code available at https://github.com/BenchCouncil/CombinationTS

Towards High Fidelity Face Swapping: A Comprehensive Survey and New Benchmark

迈向高保真人脸交换：全面综述与新基准

Qi Li, Weining Wang, Shuangjun Du, Bo Peng, Jing Dong, Kun Wang, Zhenan Sun, Ming-Hsuan Yang

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） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

AI总结 本文综述了人脸交换方法，提出新基准CASIA FaceSwapping，通过系统分析设计原理和局限性，提供统一视角和评估框架以推动更稳健的人脸交换技术。

Resource-Efficient Reinforcement for Reasoning Large Language Models via Dynamic One-Shot Policy Refinement

通过动态单次策略细化实现大规模语言模型推理的资源高效强化学习

Yunjian Zhang, Sudong Wang, Yang Li, Peiran Xu, Conghao Zhou, Xiaoyue Ma, Jianing Li, Yao Zhu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； George Mason University（乔治·梅森大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出动态单次策略细化方法，通过减少训练样本数量和计算开销，提升大规模语言模型推理效率。