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

EvTexture++: Event-Driven Texture Enhancement for Video Super-Resolution

EvTexture++: 事件驱动的视频超分辨率纹理增强

Dachun Kai, Jiayao Lu, Yueyi Zhang, Xiaoyan Sun

机构 * MOE Key Laboratory of Brain-Inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； Midea Group（美的集团） 纠错

AI总结 提出首个事件驱动的视频超分辨率纹理增强框架EvTexture++，利用事件的高频时空细节逐步恢复纹理，并通过时间纹理对齐模块增强帧间一致性，在多个数据集上达到最优性能。

Comments IEEE TPAMI 2026. Extended version of arXiv:2406.13457 (ICML 2024). Project page: https://dachunkai.github.io/evtexture-project-page/

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 48, no. 6, pp. 6642-6659, June 2026

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector: 无需配对数据的通用多镜头相机克隆

Jiwen Liu, Shujuan Li, Zhixue Fang, Xiaohan Li, Yan Zhou, Zijie Meng, Zhimin Zhang, Yawen Luo, Guoxin Zhang, Yu-Shen Liu, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出OmniDirector框架，通过将相机参数编码为网格运动视频，并利用百万级配对数据训练，实现无需交叉配对数据的多镜头相机运动克隆，具备卓越的控制性能。

Comments 12 pages, 8 figures

PolyFlow: Safe and Efficient Polytope-Constrained Flow Matching with Constraint Embedding and Projection-free Update

PolyFlow: 安全高效的多面体约束流匹配，具有约束嵌入和无投影更新

Jianming Ma, Qiyue Yang, Yang Zhang, Liyun Yan, Zhanxiang Cao, Yazhou Zhang, Yue Gao

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

AI总结 提出PolyFlow，一种将约束直接嵌入模型和流动力学的多面体约束流匹配框架，通过离散时间流公式和无投影架构消除离散化误差并严格满足任意多面体约束，在规划与控制任务中实现零约束违反并降低推理延迟。

Comments 30 pages, 12 figures, Accepted to ICML 2026

Cross-Modal Masked Compositional Concept Modeling for Enhancing Visio-Linguistic Compositionality

跨模态掩码组合概念建模以增强视觉-语言组合性

Wei Li, Zhen Huang, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部脑启发智能感知与认知重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

AI总结 提出MACCO框架，通过掩码一个模态的组合概念并从另一模态完整上下文重建，增强视觉-语言模型的组合理解能力，在五个基准上显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference, 25 pages

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 纠错

AI总结 提出ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

A Context-Aware Dataset for Stance Detection in Bioethical Controversies on Reddit

Reddit生物伦理争议中立场检测的上下文感知数据集

Hu Huang, Genan Dai, Fuqiang Niu, Yi Yang, Zhaoya Gong, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） ； School of Urban Planning and Design, Peking University（北京大学城市规划与设计学院） 纠错

AI总结 提出BioStance数据集，包含39,600个Reddit生物伦理讨论中的评论-回复对，覆盖六类争议话题，通过三层立场标注实现高可靠性，支持上下文感知的立场检测研究。

Self-Guidance: Enhancing Neural Codecs via Decoder Manifold Alignment

自引导：通过解码器流形对齐增强神经编解码器

Xiang Li, Yixuan Zhou, Jingran Xie, Zhiyong Wu, Hui Wang

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

AI总结 提出自引导方法，通过轻量特征映射损失对齐解码器内部流形，在不改变推理过程下提升VQ-VAE神经语音编解码器重建质量，实现低比特率SOTA性能并支持4倍码本缩减。

Comments 20 pages, 9 figures, accepted to ICML 2026, demo website available at https://sgvqvae.github.io/sgvqvae-demo

Is Spurious Correlation Removal Always Learnable?

虚假相关性去除是否总是可学习的？

Yibo Zhou, Bo Li, Hai-Miao Hu, Hanzi Wang, Xiaokang Zhang, Ruifan Zhang

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

AI总结 研究不变学习在统计可识别时的计算障碍，证明存在一维不变子空间的可采样多环境实例，多项式时间算法无法达到常数精度，并量化环境多样性对可识别性和风险的影响。

Comments poster paper in ICML-2026

Multi-Label Test-Time Adaptation with Bayesian Conditional Priors

基于贝叶斯条件先验的多标签测试时自适应

Qiru Li, Ao Zhou, Zhiwei Jiang, Zifeng Cheng, Cong Wang, Yafeng Yin, Qing Gu

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

AI总结 提出贝叶斯条件先验估计（BCP），一种无梯度的测试时自适应方法，通过在线估计锚定条件先验注入标签依赖性，提升冻结视觉语言模型在多标签识别中的分布偏移鲁棒性。

Comments accepted by ICML2026

LongSpike: Fractional Order Spiking State Space Models for Efficient Long Sequence Learning

LongSpike：用于高效长序列学习的分数阶脉冲状态空间模型

Xinrui He, Qiyu Kang, Xuhao Li, Zheng-Jun Zha

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

AI总结 提出LongSpike框架，将分数阶状态空间模型(f-SSM)引入脉冲神经网络，通过长记忆核实现高效长序列学习，在多个基准上超越现有SNN。

DailyReport: An Open-ended Benchmark for Evaluating Search Agents on Daily Search Tasks

DailyReport: 一个用于评估搜索代理在日常搜索任务上的开放式基准

Jingxuan Han, Wei Liu, Mingyang Zhu, Youpeng Wang, Ziwen Wang, Lin Qiu, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Zheren Fu, Licheng Zhang, Zhendong Mao

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

AI总结 提出DailyReport基准，包含150个开放式日常搜索任务和3546个级联评分标准，通过分解子任务和维度评估，揭示当前搜索代理系统仍未能满足用户期望。

Beyond Problem Solving: UOJ-Bench for Evaluating Code Generation, Hacking, and Repair in Competitive Programming

超越问题求解：用于评估竞赛编程中代码生成、攻击和修复的UOJ-Bench基准

Tingqiang Xu, Hangrui Zhou, Tianle Cai, Alex Gu, Kaifeng Lyu

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

AI总结 提出UOJ-Bench基准，通过代码生成、攻击和修复三项任务评估LLM在竞赛编程中的问题求解与人类代码错误识别能力，发现最强模型在一次性评估中无法识别超过50%的错误提交，但测试时扩展可提升至90%以上，且能发现约5%的满分提交中的错误。

TimeROME-DLM: Temporal Causal Tracing and Low-Rank Inference-Time Knowledge Editing for Masked Diffusion Language Models

TimeROME-DLM：掩码扩散语言模型的时间因果追踪与低秩推理时知识编辑

Zhengtao Yao, Liuyang Song, Hongbo Zhang, Chenhao Wei, Haoyan Xu, Guang Yang, Siheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出TimeROME-DLM，首个无需训练和梯度的推理时知识编辑框架，通过时间因果追踪定位关键坐标并应用低秩残差编辑，在保持模型性能的同时高效删除事实。

MLUBench: A Benchmark for Lifelong Unlearning Evaluation in MLLMs

MLUBench: 多模态大语言模型终身遗忘评估基准

He Li, Haoang Chi, Qizhou Wang, Yunxin Mao, Zhiheng Zhang, Jie Tan, Tongliang Liu, Wenjing Yang, Bo Han

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

AI总结 提出MLUBench基准，评估多模态大模型在连续遗忘请求下的性能，发现现有方法存在累积退化，并揭示多模态对齐保持的挑战，提出LUMoE方法缓解退化。

Comments 36 pages, accepted to the ICML 2026

ECA: Efficient Continual Alignment for Open-Ended Image-to-Text Generation

ECA：面向开放图像到文本生成的高效持续对齐

Jiangtao Kong, Peijun Zhao, Chun-Fu Chen, Youngwook Do, Shaohan Hu, Tianyi Zhou, Huajie Shao

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

AI总结 提出ECA方法，通过混合查询模块、Fisher动态扩展和字典重放，实现无需旧数据的持续对齐，缓解灾难性遗忘，提升开放图像到文本生成的增量学习性能。

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

CACR:Reinforcing Temporal Answer Grounding in Instructional Video via Candidate-Aware Causal Reasoning

通过候选感知因果推理增强教学视频中的时间答案定位

Muge Qi, Rong Fu, Pengbin Feng, Xianda Li, Yu Cai, Yifu Guo, Shizhe Zhang, Simon James Fong, Lei Ma, Bin Li

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

AI总结 提出候选感知因果推理框架，通过视觉-语言预训练候选选择和基于GRPO的时序逻辑推理，解决教学视频中复杂问题理解和长视频片段定位挑战，在六个基准上取得最优mIoU。