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

Sci-VBench: Evaluating Knowledge- and Reasoning-Intensive Video Generation in Science Domains

Sci-VBench：面向科学领域知识与推理密集型视频生成的评估

Diandian Zhang, Tingyu Song, Lin Fu, Zheyuan Yang, Yilun Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Tongji University（同济大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 该研究推出Sci-VBench基准，评估科学领域视频生成，测试16个模型后发现，视觉真实感提升未转化为科学与因果动态建模能力，且专有模型性能优于开源模型。

Comments COLM 2026

NeuroRefiner: Morphology-Aware Multi-Agent Refinement for 3D Fluorescence Microscopy Neuron Segmentation

NeuroRefiner：面向3D荧光显微镜神经元分割的形态感知多智能体细化方法

Haiyang Yan, Jinyue Guo, Yanchao Zhang, Bingqing Wang, Zhenchen Li, Jing Liu, Jiazheng Liu, Linlin Li, Hua Han

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） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

AI总结 针对3D荧光显微镜神经元分割的拓扑与细节保留难题，本文提出NeuroRefiner多智能体系统结合TopoRefineNet工具，在多数据集上实现优于现有方法的分割性能，ZBFWB数据集F1分数提升3.02%。

Comments Accept by ECCV 2026

HarnessWAM: Bridging Prediction and Deliberation in World Action Models

HarnessWAM：弥合世界动作模型中的预测与审议差距

Zhaopeng Gu, Bingke Zhu, Tianxi Lin, Guibo Zhu, Yingying Chen, Kai Wang, Tingyu Yuan, Chaoyang Zhao, Zhaowen Li, Peng Su, Jinqiao Wang

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） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银湾智能科技有限公司） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

AI总结 针对世界动作模型的预测-审议差距，提出HarnessWAM框架，通过双时间尺度反馈环等机制，在两个基准数据集上取得最优任务成功率，扩展了WAMs的具身任务执行能力。

GRASP: Granularity-Aware Region Alignment and Semantic Prototype Learning for Fine-Grained Cross-Modal Understanding in Drone Views

GRASP：面向无人机视角细粒度跨模态理解的粒度感知区域对齐与语义原型学习

Jiahui Cui, Yan Zhao, Kan Wei, Enze Zhu, Peirong Zhang, Lei Wang, Yiru Wang

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） 纠错

AI总结 针对无人机视角细粒度跨模态理解的背景杂波干扰与视觉同构歧义问题，提出GRASP框架，通过RFA和SPEM策略提升性能，在相关基准数据集上验证了有效性。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM Multimedia 2026, MM '26). 10 pages, 6 figures

UnsDrive: Towards Robust End-to-End Autonomous Driving in Unstructured Scenes

UnsDrive：面向非结构化场景的鲁棒端到端自动驾驶

Nanxin Zeng, Ruiqi Song, Xiangyu Guo, Baiyong Ding, Yunfeng Ai

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） ； Waytous Inc.（文远知行公司） 纠错

AI总结 针对非结构化采矿环境自动驾驶泛化差的问题，提出UnsDrive规划器，结合未知感知占用表示与流匹配规划器，引入专用损失和评分器，辅以MineLoop模拟器验证，性能优于基线。

Comments 9 pages, 4 figures, conference

Journal ref the 34th ACM International Conference on Multimedia, 2026

Personalized Lower-limb Exoskeleton Assistance via Preference-based Bayesian Optimization

基于偏好的贝叶斯优化实现个性化下肢外骨骼助力

Xiao-Yin Liu, Guotao Li, Weiqun Wang, Zeng-Guang Hou

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） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

AI总结 本文提出偏好贝叶斯优化（PbBO）方法，结合分层控制器，实现个性化下肢外骨骼助力，经20次迭代以90.7%准确率收敛最优参数，实验显示可显著降低用户代谢率、心率及肌肉激活度。

Comments 20 pages, 15 figures, https://youtu.be/8X1SFqUU4G4

Quantization Degradation in Large Language Models: A Signal-Noise Perspective

大语言模型中的量化退化：一种信号-噪声视角

Chenxi Zhou, Pengfei Cao, Jinyu Ye, Bohan Yu, Haida Yu, Jiang Li, Jun Zhao, Kang Liu

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） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） 纠错

AI总结 该研究从信号-噪声视角，系统分析了不同位宽、量化方法等因素下大语言模型量化退化的规律，揭示了退化源于源端误差产生与跨层累积的共同作用。

Advantage-Guided Gate: Reshaping Open-Ended Reasoning for Vision-Based Spatial Intelligence

优势引导门：重塑基于视觉的空间智能的开放式推理

Ling Lin, Yang Bai, Congcong Zhu, Jiangming Shi, Meng Wang, Yang Long, Jingrun Chen, Ling Shao, Huazhu Fu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Institute of Advanced Intelligence and Computing (IAIC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局高级智能与计算研究所） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Durham University（杜伦大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文针对MLLMs开放式推理易出错的问题，提出优势引导门框架，结合蒙特卡洛价值评估与两类优势门，构建Reasoning-Tree-160k数据集并经两阶段学习，有效提升了基准MLLMs的视觉空间推理性能。