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

OmniBioTwin: A System-of-Twinned-Systems Framework for Health Digital Twins

OmniBioTwin：用于健康数字孪生的孪生系统之系统框架

Zhaohui Wang, Yu Huang, Jiang Bian

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

AI总结 提出OmniBioTwin框架，通过多层级网络架构中的模块化孪生体和交互算子，实现跨尺度健康数字孪生的系统级集成，并在阿尔茨海默病GLP-1信号通路中验证。

From 2D Grids to 1D Tokens: Reforming Shared Representations for Multimodal Image Fusion

从二维网格到一维标记：重塑多模态图像融合的共享表示

Yuchen Xian, Yunqiu Xu, Yang He, Yi Yang

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

AI总结 提出基于冻结预训练图像标记器的紧凑一维标记接口，通过选择性标记编辑（STE）稀疏更新关键标记，在保持融合骨干网络不变的同时引导全局外观一致性，实现全局连贯与局部保真的最佳平衡。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

nD-RoPE: A Generalized RoPE for n-Dimensional Position Embedding

nD-RoPE：一种用于n维位置嵌入的广义RoPE

Boyang Li, Yulin Wu, Sizhe Xu, Nuoxian Huang, Zhonghang Yuan, Shangyi Guo, Shu Yang, Takahiro Yabe

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

AI总结 提出nD-RoPE，将旋转位置嵌入推广到任意维度，通过多尺度正则单纯形波矢设计实现各向同性，在图像、视频和点云任务中提升性能。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

ISAP-3D: Identity-Slot Aligned Part-Aware 3D Generation

ISAP-3D: 身份槽对齐的部件感知3D生成

Junlin Hao, Haoshuai Fu, Xibin Song, Wei Li, Ruigang Yang, Xinggong Zhang, Jinchuan Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Huawei（华为） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对部件感知3D生成中因身份-布局纠缠导致的结构歧义问题，提出身份槽对齐框架ISAP-3D，通过语义身份令牌锚定每个部件并进行一对一布局预测，实现稳定可控的部件级3D生成。

MFEN:Multi-Frequency Expert Network for Visible-Infrared Person Re-ID

MFEN：用于可见光-红外行人重识别的多频专家网络

Xulin Li, Yan Lu, Bin Liu, Qinhong Yang, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出多频专家网络（MFEN），通过多频调制和混合专家设计自适应组合不同频带，结合随机频率增强和频率辅助优化，解决可见光-红外图像模态差异问题。

Comments CVPR Highlight

From Content to Knowledge: Lightning Fast Long-Video Understanding with Neural Knowledge Representations

从内容到知识：基于神经知识表示的闪电般快速长视频理解

Yuchen Guan, Xiao Li, Zongyu Guo, Xiaoyi Zhang, Xiulian Peng, Chun Yuan, Yan Lu

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

AI总结 提出将长视频编码为神经知识表示（NKR），通过智能体知识蒸馏（AKD）自动合成描述和问答对，将视频知识嵌入VLM骨干网络的少量权重中，实现轻量级、可复用的视频理解，推理时无需重新加载视频，大幅降低延迟。

A Comprehensive Ecosystem for Open-Domain Customized Video Generation

开放域定制视频生成的综合生态系统

Jingxu Zhang, Yuqian Hong, Daneul Kim, Kai Qiu, Qi Dai, Jianmin Bao, Yifan Yang, Xiaoyan Sun, Chong Luo

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 提出百万级数据集PexelsCustom-1M和参数高效框架CustoMDiT，仅用8%额外参数实现定制视频生成，并构建千类基准OpenCustom，开源整个生态系统。

Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted by ICASSP 2026

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

从提示到标记：将因果监督内化到视觉-语言模型中进行多图像因果推理

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

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

AI总结 提出BridgeVLM，通过从多图像输入诱导因果图并转换为因果标记，注入LLM解码器进行因果消息传递，显著提升多图像因果推理性能。

Reason, Then Re-reason: Cross-view Revisiting Improves Spatial Reasoning

推理，再推理：跨视角重访提升空间推理

Chaofan Ma, Zhenjie Mao, Yuhuan Yang, Fanqin Zeng, Yue Shi, Yingjie Zhou, Xiaofeng Cao, Jiangchao Yao

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

AI总结 提出ReRe框架，通过生成互补新视角视频让MLLM先推理再验证，无需训练即可显著提升空间推理性能。

Comments ICML 2026

Building Social World Models with Large Language Models

用大型语言模型构建社会世界模型

Haofei Yu, Yining Zhao, Guanyu Lin, Jiaxuan You

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

AI总结 提出社会世界模型（SWM）框架，利用LLM从社会数据中挖掘时间模式，学习社会信念的状态转移函数，无需人工标注或普查数据，在预测市场基准上超越时序基础模型。

Comments 9 pages. ICML 2026

Exploring Adaptive Masked Reconstruction for Self-Supervised Skeleton-Based Action Recognition

探索自适应掩码重建用于自监督基于骨架的动作识别

Shengkai Sun, Zhiyong Cheng, Zefan Zhang, Jianfeng Dong, Zhihui Li, Meng Wang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出自适应掩码重建（AMR）框架，通过解耦编码器-解码器并引入自适应引导模块，加速预训练并提升下游动作识别精度，在多个数据集上超越现有方法。

Comments Accepted by CVPR2026. The code is available at https://github.com/AshenOne1005/AMR

LAST: Bridging Vision-Language and Action Manifolds via Gromov-Wasserstein Alignment

LAST: 通过Gromov-Wasserstein对齐连接视觉-语言与动作流形

Huaihai Lyu, Chaofan Chen, Yuheng Ji, Xiansheng Chen, Pengwei Wang, Shanghang Zhang, Changsheng Xu

机构 * National Engineering Laboratory for Intelligent Information Processing（智能信息处理国家级工程实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出LAST方法，通过李代数线性化和局部度量离散化，对齐视觉-语言语义几何与动作流形，解决异构空间不兼容问题，提升VLA模型收敛性和泛化性。