高校专区
CAPEval：跨理解与生成的解耦式标题评估
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
AI总结 本研究提出解耦式标题评估基准CAPEval，将标题质量分为覆盖度与精确度，发现二者分别对应理解与生成任务性能，为标题生成器的选择优化提供指导。
Comments 21 pages, 8 figures. Code and dataset will be available at https://liuzhipenggg.github.io/CAPEval/
UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入
机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Yale University（耶鲁大学）
AI总结 UEmbed是一种仅解码器的多模态嵌入模型，可单次前向传播生成稀疏与稠密表示，在MMEB-v2和BEIR上表现优异，统一了两类嵌入并支持多模态智能体应用。
学习镶嵌：通过递归谱划分生成点云
机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学）
AI总结 该研究提出自回归框架PointRSP，通过拓扑保留的递归谱划分实现点云生成，引入拓扑感知划分自编码器与双流级联生成器，在生成质量、多样性及复杂3D拓扑泛化上达最优性能。
Comments Accepted by ECCV2026, project page: https://huggingface.co/Mo-nan/PointRSP
Gecko：通过安全的公共编码器卸载实现快速私有推理
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）
AI总结 Gecko通过安全卸载公共编码器实现快速私有推理，在图像和音频任务中推理耗时0.4-2.2秒、通信量≤10.8 MB，准确率与迁移学习基线相当，且能抵御模型提取攻击。
Comments 12 pages, 10 figures, and 5 tables
参数马尔可夫模型的PAC近似与DIRECT优化
机构 * Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； 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） ； Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院光电技术研究所） ； Institute of Intelligent Software Guangzhou（广州智能软件研究所）
AI总结 本文针对参数马尔可夫决策过程，采用场景方法合成PAC近似，结合统计模型检查分析黑盒参数模型，集成DIRECT算法实现无导数全局优化，在2997个基准上验证了DIRECT优化组件的性能。
消息而非令牌：用于忠实VLM压缩的基础核心集
机构 * 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） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） ； Cardiff University（卡迪夫大学）
AI总结 该研究针对VLM视觉令牌压缩的现有缺陷，提出无需训练的GMC方法，通过联合分配多维度证据支持并传输被丢弃状态，在大幅减少视觉令牌的同时保持VLM性能，经多基准实验验证有效。
Comments 32 pages, 6 figures, 18 tables, including appendix
RING：用于持续大规模知识注入的检索内化生成
机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书科技有限公司）
AI总结 RING是一种将检索内化的范式，通过三阶段训练学习参数化记忆的检索策略，在自主构建的News-2025基准上，其知识注入的准确性与效率优于或匹配现有方法。
Comments 16 pages
迈向紧凑的统一多模态目标跟踪：知识蒸馏与结构剪枝的协同
机构 * The City College of New York（纽约城市学院） ； INSAIT ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（圣克莱门特奥赫里德斯基索非亚大学） ； Julius-Maximilians-Universität Würzburg（维尔茨堡大学） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院）
AI总结 针对统一多模态跟踪模型计算负担大的问题，提出双对齐蒸馏框架，结合知识蒸馏与结构剪枝，在五组基准上实现了高准确率与5倍速度提升的紧凑模型。
通过诱饵捷径与知识解耦缓解后门攻击
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）
AI总结 本研究提出TR防御方法，通过蜜罐捷径捕获后门知识，结合知识解耦策略与自动捷径生成，在四个基准数据集和五个模型架构上有效缓解多种后门攻击，同时保留良性性能。
Comments 19 pages; 11 figures; 14Tables; Accept by IJCAI 2026
动态环境下基于学习的运动规划：从基础算法到新兴范式
机构 * College of Information Science and Technology, Jinan University（暨南大学信息科学技术学院） ； University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Guangzhou Maritime University（广州海事大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球学院） ； Wuyi University（五邑大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
AI总结 本综述回顾2015至2025年动态环境下基于学习的运动规划代表性研究，提出学习作用分类法，分析相关影响因素，探讨安全可验证规划等开放挑战与未来方向。
从失败到监督：用于鲁棒长视距具身规划的DynamicEnvPlan
机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院）
AI总结 该研究提出DynamicEnvPlan闭环框架，通过规划、扰动与防护校正模块生成恢复轨迹并分阶段微调，在104个任务-场景组合上使具身规划成功率从33.3%升至76.2%，提升了物理世界交互的鲁棒性。
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈