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

AeroVerse-SatAgent: UAV-Satellite Collaborative Spatial Reasoning Inspired by the Dual Visual Pathway Theory of Cognitive Neuroscience

AeroVerse-SatAgent: 受认知神经科学双视觉通路理论启发的无人机-卫星协同空间推理

Wenyi Zhang, Fanglong Yao, Youzhi Liu, Peng Hu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Xian Sun, Kun Fu

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） ； Key Laboratory of Target Cognition and Application Technology (TCAT), Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空天信息创新研究院目标认知与应用技术重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机学院） 纠错

AI总结 针对单视角感知易受遮挡和视角变化影响的问题，提出受人类视觉双通路机制启发的无人机-卫星协同空间推理模型SatAgent，通过几何感知3D重建编码器、多视角拓扑语义对齐模块和一致性损失，在复杂城市环境中实现鲁棒推理，构建首个大规模协同数据集，性能超越现有模型。

Comments 21 pages, 10 figures and 8 tables

Revisiting Parameter Redundancy in Vision-Language-Action Models: Insights from VLM-to-VLA Adaptation

重新审视视觉-语言-动作模型中的参数冗余：从VLM到VLA适配的见解

Fengnian Zhang, Tao Huang, Siyu Xu, Zhong Jin, Chang Xu

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 通过分析VLM到VLA适配中参数差异的空间分布，设计多模块联合剪枝方案，在无需微调恢复的情况下减少12%-30%参数并保持约90%性能。

Comments 22 pages, 3 figures, ECCV 2026 Conference

Domain Adaptive Object Detection via Dual-Stream Bilevel-Cycle Optimization

通过双流双层循环优化的域自适应目标检测

Yannan Chen, Wei Wang, Wenqiang Wang, Ruoyu Chen, Jiancheng Wang, Mingbo Yang, Yaowei Wang, Xiaochun Cao

机构 * School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学网络空间安全学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science and Technology, Anhui University（安徽大学计算机科学与技术学院） ； PC Laboratory（PC实验室） 纠错

AI总结 提出双流双层循环优化框架，将循环自训练扩展到目标检测的回归分支，解决伪标签不可靠、训练不稳定和损失爆炸问题，在四个跨域场景取得显著效果。

Delta-JEPA: Learning Action-Sensitive World Models via Latent Difference Decoding

Delta-JEPA: 通过潜在差异解码学习动作敏感的世界模型

Zhenghao Zhang, Yuanxiang Wang, Zhenyu Guan, Yujia Yang, Bingkang Shi, Tianyu Zong, Hongzhu Yi, Guoqing Chao, Xingchen Chen, Tiankun Yang, Chenxi Bao, Tao Yu, Jingjing Zhou, Jungang Xu

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Weihai（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学计算学部） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 提出Delta-JEPA，一种无重建的世界模型，通过潜在差异动作解码器（LDAD）从连续观测的潜在位移中重建动作，防止表示坍塌，提升基于规划的性能。

Fleet: Few Shots Lead Effective AI-generated Image Detection

Fleet: 少量样本引导的有效AI生成图像检测

Jiaan Wang, Sirui Liu, Yu Li, Kaiyuan Yang, Juan Cao, Sheng Tang

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对AI生成图像检测中静态特征空间泛化能力不足的问题，提出动态适应框架Fleet，通过约束路由校正实现少量样本快速适应新兴生成器，在64模型基准上将性能从20.4%提升至73.1%。

Comments 25 pages, accepted by ICML 2026

Quantum Flow Matching

量子流匹配

Zidong Cui, Pan Zhang, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学基础与前沿研究院） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学物理学院） ； Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院理论物理研究所） ； School of Fundamental Physics and Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS（国科大杭州高等研究院基础物理与数学科学学院） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学教育部量子物理与光量子信息重点实验室） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心） 纠错

AI总结 提出量子流匹配（QFM），一种在量子计算机上实现两个密度矩阵间高效插值的量子电路方法，用于生成样本和估计可观测量，无需重新设计电路。

Comments 16 pages, 14 figures

Perturbation Effects on Robustness and Individual Fairness

扰动对相似个体间准确性和公平性的影响

Xuran Li, Hao Xue, Peng Wu, Xingjun Ma, Zhen Zhang, Huaming Chen, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Key Laboratory of System Software, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所系统软件重点实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

AI总结 提出鲁棒个体公平性（RIF）概念，并开发黑盒对抗框架RIFair，通过解耦扰动策略暴露模型在语义保持扰动下同时存在的鲁棒性和公平性缺陷。

Few-Shot Synthetic Image Attribution: Identifying Unseen Generators with Limited Samples

少样本合成图像溯源：有限样本下识别未见生成器

Shiyu Wu, Shuyan Li, Jing Li, Jing Liu, Yequan Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出少样本合成图像溯源新范式，构建含45个生成器、117万图像的OmniFake数据集，并设计OmniDFA基线，实现少样本下识别未见生成器，在AIGI检测中达到最优泛化性能。

Comments ECCV 2026