University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

HGGT: Robust and Flexible 3D Hand Mesh Reconstruction from Uncalibrated Images

HGGT：从未校准图像中鲁棒且灵活的3D手形重建

Yumeng Liu, Xiao-Xiao Long, Marc Habermann, Xuanze Yang, Cheng Lin, Yuan Liu, Yuexin Ma, Wenping Wang, Ligang Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Max-Planck-Institut für Informatik（马克斯·普朗克信息学研究所） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

AI总结 本文提出HGGT方法，通过将手形重建视为视觉-几何基础任务，首次联合推断3D手形和相机姿态，实现了从未校准视角的鲁棒性和灵活性，优于现有方法并在真实场景中表现优异。

Comments project page: https://lym29.github.io/HGGT/

Thinking with Frames: Generative Video Distortion Evaluation via Frame Reward Model

基于框架的思考：通过帧奖励模型生成视频失真评估

Yuan Wang, Borui Liao, Huijuan Huang, Jinda Lu, Ouxiang Li, Kuien Liu, Meng Wang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 本文提出REACT框架，通过帧级奖励模型评估生成视频的结构性失真，结合人类偏好数据集和高效合成流程，提升视频生成质量评估的准确性和可解释性。

CompBench: Benchmarking Complex Instruction-guided Image Editing

CompBench：复杂指令引导图像编辑的基准测试

Bohan Jia, Wenxuan Huang, Yuntian Tang, Junbo Qiao, Jincheng Liao, Shaosheng Cao, Fei Zhao, Zhaopeng Feng, Zhouhong Gu, Zhenfei Yin, Lei Bai, Wanli Ouyang, Lin Chen, Fei Zhao, Yao Hu, Zihan Wang, Yuan Xie, Shaohui Lin

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书） ； KLATASDS, MOE, China（中国教育部统计与数据科学重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 CompBench旨在解决现有图像编辑基准测试对任务复杂度简化的问题，通过引入复杂指令引导的图像编辑基准，评估模型在精细操控能力上的表现。

Physics-Informed Evolution: An Evolutionary Framework for Solving Quantum Control Problems Involving the Schrödinger Equation

物理信息演化：用于求解涉及薛定谔方程的量子控制问题的进化框架

Kaichen Ouyang, Mingyang Yu, Zong Ke, Jun Zhang, Yi Chen, Huiling Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nankai University（南开大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Wenzhou University（温州大学） ； Hanyang University ERICA Campus（汉阳大学ERICA校区） 纠错

AI总结 本文提出物理信息演化框架，将物理定律信息融入进化算法适应度函数，用于求解量子控制问题，验证了该方法在三种基准测试中的有效性。

Comments 17 pages, 4 figures

Bridging Perception and Reasoning: Token Reweighting for RLVR in Multimodal LLMs

弥合感知与推理：用于多模态大语言模型中RLVR的标记重加权

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Guoyin Wang, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 本文提出Token-Reweighting策略，通过动态重加权多模态大语言模型中的感知与推理标记，提升RLVR性能，实现视觉 grounding 和推理的协同优化。

TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology

TRACE：一种用于地震学自主物理推理的多智能体系统

Feng Liu, Jian Xu, Xin Cui, Xinghao Wang, Zijie Guo, Jiong Wang, S. Mostafa Mousavi, Xinyu Gu, Hao Chen, Ben Fei, Lihua Fang, Fenghua Ling, Zefeng Li, Lei Bai

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球和空间科学学院） ； Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； Institute of Earthquake Forecasting, China Earthquake Administration（中国地震局地震预报研究所） 纠错

AI总结 TRACE通过结合大语言模型规划与正式地震学约束，从原始观测中推导出可审计的物理机制，解决了地震序列物理机制推断的挑战，推动了地球科学从专家依赖分析向知识引导的自主发现发展。

Comments 25 pages for main text and 164 pages for appendices

ShowTable: Unlocking Creative Table Visualization with Collaborative Reflection and Refinement

ShowTable：通过协作反思与精炼解锁创意表格可视化

Zhihang Liu, Xiaoyi Bao, Pandeng Li, Junjie Zhou, Zhaohe Liao, Yefei He, Kaixun Jiang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Hongtao Xie

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； ZJU（浙江大学） ； FDU（福建师范大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

AI总结 本文提出ShowTable框架，结合大语言模型与扩散模型，通过逐步自我纠正过程实现创意表格可视化，引入TableVisBench基准测试，展示其在多模态推理、生成和纠错方面的优势。

Comments Accepted to CVPR 2026, project page: https://lntzm.github.io/showtable-page/