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

IR275K: A Benchmark for Infrared Multi-Frame Super-Resolution Toward Efficient Remote Sensing

IR275K：面向高效遥感的红外多帧超分辨率基准测试

Jie Deng, Heyang Wang, Changxin Wang, Junkai Shen, Hongyi Chen, Zhiping He, Hongxing Qi, Xudong Zhang, Jianyu Wang

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study（杭州高等研究院） ； Shanghai Institute of Technical Physics of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海技术物理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 该研究针对红外遥感中多帧超分辨率评估分散问题，引入IR275K基准测试。以CGMamba模型为例进行架构分析，其结合2D~RoPE与CGCM融合，实现高效重建，为红外MFSR方法评估及模型设计提供基础和起点。

NormGuard: Reward-Preserving Norm Constraints in Flow-Matching Reinforcement Learning

NormGuard: 流匹配强化学习中保持奖励的范数约束

Tianlin Pan, Lianyu Pang, Cheng Da, Huan Yang, Changqian Yu, Kun Gai, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 针对流生成器强化学习后训练中感知质量下降的问题，提出NormGuard方法，通过铰链惩罚约束速度范数，在保持奖励的同时提升图像质量和真实性。

Comments v5: Fixed PDF rendering compatibility issue affecting Apple PDFKit (macOS Preview/iOS PDF viewer). No changes to technical content compared to v4

SA-LIVO: Efficient LiDAR-Inertial-Visual Odometry with Subspace-Aware Degeneracy Handling

SA-LIVO: 基于子空间感知退化处理的轻量级LiDAR-惯性-视觉里程计

Yinong Cao, Xin He, Shouzheng Zhu, Senyuan Wang, Changhui Jiang, Chenyang Zhang, Pingfeng He, Tingwei Wang, Yuwei Chen, Shijie Liu, Chunlai Li, Genghua Huang, Jianyu Wang

机构 * 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） ； 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） 纠错

AI总结 提出SA-LIVO系统，通过子空间感知信息融合（SAIF）框架对联合信息矩阵进行特征分解，在方向级别选择性融合LiDAR和视觉测量，解决LiDAR退化与视觉失效问题，实现高精度、低内存的实时里程计。

SemDINO: Foundation Prior-Guided Cross-Temporal Semantic Alignment Network for Remote Sensing Change Detection

SemDINO: 一种基于DINOv3的跨时间语义对齐变化检测网络

Xinyu Tong, Meihua Zhou, Jinxiao Sun, Zaiyan Zhang, Hongruixuan Chen, Lei Wang

机构 * Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences（中国科学院新疆生态与地理研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Computer Science, Xiangtan University（湘潭大学计算机科学学院） ； College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院） 纠错

AI总结 提出SemDINO网络，通过双分支编码器、多尺度时序交互、语义净化与变化增强模块，解决语义变化检测中跨时间对齐不足、多尺度表示弱及伪变化鲁棒性差的问题。

CREBench: Evaluating Large Language Models in Cryptographic Binary Reverse Engineering

CREBench：评估大语言模型在密码二进制逆向工程中的能力

Baicheng Chen, Yu Wang, Ziheng Zhou, Xiangru Liu, Juanru Li, Yilei Chen, Tianxing He

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） ； Institute of Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Xiongan AI Institute（雄安人工智能研究院） ； 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） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 本文提出CREBench基准，通过432个基于密码算法的挑战评估大语言模型在密码二进制逆向工程中的性能，发现GPT-5.4在该任务中表现优异，人类专家仍具优势。

Comments COLM 2026

Ultrasound Tomography of Musculoskeletal Tissues with Generative Neural Physics

生成式神经物理实现组织力学的定量体积超声成像

Zhijun Zeng, Youjia Zheng, Chang Su, Qianhang Wu, Hao Hu, Zeyuan Dong, Yang Lv, Ligang Cui, Zhiyong Hou, Weijun Lin, Zuoqiang Shi, Yubing Li, He Sun

机构 * College of Future Technology, Peking University（未来技术学院，北京大学） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学国家生物医学成像中心） ； Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学物理科学学院） ； School of EECE, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子工程与计算机科学学院） ； Department of Orthopedics, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院骨科部） ； Department of Ultrasound, Peking University Third Hospital（北京大学第三医院超声科） ； Department of Orthopaedic Surgery, The Third Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第三医院骨科部） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学姚期智数学科学中心） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京燕琦湖数学科学与应用研究院） 纠错

AI总结 该研究提出生成式神经物理框架，结合生成网络与物理信息神经模拟，实现了快速高保真三维超声断层成像，可在十分钟内重建组织参数三维图谱，分辨率媲美MRI，推动定量超声断层成像用于肌肉骨骼成像的临床应用。

Multi-Representation Geometric Hierarchy Fusion: An Implicit-Submap Driven Framework for Resilient 3D Place Recognition

多表示几何层次融合：一种用于鲁棒三维地点识别的隐式子图驱动框架

Xiaohui Jiang, Haijiang Zhu, Chade Li, Ning An

机构 * College of Information and Technology, Beijing University of Chemical Technology（信息与技术学院，北京化工大学） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Research Institute of Mine Artificial Intelligence, China Coal Research Institute（矿山人工智能研究院，中国煤炭科研院） 纠错

AI总结 针对激光雷达地点识别中描述子不稳定与表示脆弱性问题，本文提出隐式神经点驱动的多表示几何层次融合框架，在多数据集上实现鲁棒性能，平衡了精度、效率与内存占用。