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

DAPGNet: Dynamic Adaptive Physics-Guided Graph Diffusion Network for Hyperspectral Image Classification

DAPGNet：用于高光谱图像分类的动态自适应物理引导图扩散网络

Pengkun Wang, Weijia Cao, Ning Wang, Xiaofei Yang

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） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

AI总结 研究针对高光谱图像分类中像素关系建模问题，提出DAPGNet。该网络将物理先验融入图学习，经多步骤构建拓扑、进行图扩散等操作，通过跨尺度融合优化。实验表明其在多个数据集上性能最优，提升了分类准确率，验证了各模块的互补作用。

Comments 9 figures and 9 tables. Pengkun Wang and Weijia Cao contributed equally to this work

Selectivity Drives Efficiency: Dataset Pruning for Visual Place Recognition

选择性驱动效率：用于视觉场所识别的数据集剪枝

Tong Jin, Yunpeng Liu, Shuyu Hu, Chun Yuan, Song Wang, Feng Lu

机构 * Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； 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） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） 纠错

AI总结 针对视觉场所识别中数据集存储和训练成本高的问题，提出场所级数据集剪枝框架，引入IPD和IPS指标评估场所训练价值，构建核心集，实验证明该方法能在不同剪枝率下降低成本并保持高识别性能。

Comments 14 pages,7 figures,15 tables

ReBind: Multi-Reference Video Editing via Structured Instructions with Explicit Reference Relationships

ReBind：通过具有显式参考关系的结构化指令进行多参考视频编辑

Xinyu Liu, Shihao Li, Weihong Lin, Xinlong Chen, Yang Shi, Yujin Han, Yiyang Cai, Yanghao Wang, Ruibin Yuan, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Kling Team（克林团队） ； NJU（南京大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； PKU（北京大学） ； HKU（香港大学） 纠错

AI总结 研究针对多参考图像条件视频编辑中现有方法难以协调多视觉源信息的问题，提出ReBind框架，通过带嵌入参考令牌的语义指令及两阶段渐进方案学习建立显式绑定，实现轻量级适配，在指令质量和性能上表现出色。

Comments Project Page: https://rebind-mrv2v.github.io/

Knowing You at First Glance: Inferring Apparent Personality from Faces

一眼识你：从面部推断表面人格

Shuhuan Chen, Xiangyu Zhu, Weisong Zhao, Haichao Shi, Xiao-Yu Zhang, Zhen Lei

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, CAS（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； School of Computer Science and Engineering, the Faculty of Innovation Engineering, M.U.S.T（澳门科技大学创新工程学院计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 研究从面部图像推断表面人格，提出GlanceFace框架，利用视觉语言模型、语义增强模块及不确定性感知学习策略，在基于MBTI的基准测试中表现出色，揭示面部特征与人格特质关系，助力具身智能体交互策略。

Comments Accepted by The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV2026

Muse: Representation Geometry of Muon Beyond Normalized Momentum

缪子：超越归一化动量的μ子表示几何

Da Chang, Qiankun Shi, Lvgang Zhang, Di He, Yaoshuai Ma, Ganzhao Yuan, Yongxiang Liu

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究μ子风格优化器中表示选择对优化器几何的影响，引入{\方法}族优化器，通过预训练实验及固定动量诊断发现平衡非原生表示可匹配原生表示性能，减小较短维度会改变优化效果。

Can We Steer the Black-Box? Towards Controllability-Centric Evaluation of Recommender Systems with Collaborative Agents

我们能操控黑箱吗？迈向以可控性为中心的协同代理推荐系统评估

Jiwen Zhou, Xiang Liu, Mingming Li, Pengbo Mo, Jiao Dai, Honglei Lv, Jizhong Han, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

AI总结 针对推荐系统缺乏可控性的问题，提出CtrlBench-Rec协同多智能体框架，形式化三个基本任务衡量可操纵性，通过实验有效量化可控性、揭示系统瓶颈，为可控推荐研究等提供首个标准化工具包。

MAG: A Web-Agent Benchmark and Harness for Multimodal Action and Guide Generation

MAG：用于多模态动作与引导生成的网络智能体基准测试与工具包

Chengguang Gan, Hanjun Wei, Yunhao Liang, Zhixi Cai, Qinghao Zhang, Shiwen Ni

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； Pusan National University（釜山国立大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

AI总结 介绍MAG这一网络智能体基准测试，统一任务执行与引导写作，有基于截图的定位方案和完整工具包。用其评估模型并详细分析，还设计GRPO训练方法，提升智能体成功率与引导质量，指出当前模型任务完成率低，为后续研究提供方向。

Comments 8 pages main text, 21 pages total including appendices; 11 figures, 7 tables, 2 algorithms. Benchmark, harness, and model checkpoints to be released

DualHNIE: Dual-Channel Hypergraph Learning for Node Importance Estimation in Heterogeneous Knowledge Graphs

MetaHGNIE：异构知识图谱中的元路径诱导超图对比学习

Jiawen Chen, Yanyan He, Qi Shao, Mengli Wei, Duxin Chen, Wenwu Yu, Yanlong Zhao

机构 * Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Mathematics, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，数学学院，东南大学） ； Jiangsu Key Laboratory of Networked Collective Intelligence, School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（江苏网络集体智能重点实验室，网络科学与工程学院，东南大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, University of Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院大学） 纠错

AI总结 研究异构知识图谱中节点重要性估计问题，提出DualHNIE框架，通过构建高阶知识图谱、引入互补编码器及对比对齐机制进行显式高阶建模和解缠双通道表示学习，实验验证其优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Artificial Intelligence

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables