Towards One-to-Many Temporal Grounding
面向一对多时间定位
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对一对多时间定位（OMTG）任务，提出包含基准、数据集和奖励函数的系统解决方案，显著提升多段视频定位性能。
Comments Accepted to ICML'26
高校专区
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
Multi-Granularity Reasoning for Natural Language Inference
自然语言推理的多粒度推理
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出多粒度推理网络（MGRN），通过分层语义特征交互模拟人类认知过程，在多个基准上超越强基线模型。
A Four-Valued Normative Intermediate Representation for ASP-Oriented Compliance Reasoning
基于ASP的合规推理的规范性中间表示
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出MONIR，一种用于ASP合规推理的模态化输出规范性中间表示，通过分阶段操作语义和可执行编译，结合LLM辅助流程应用于中国ADAS法规，并评估提取质量与模块化增量求解效率。
Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol
自生成：一种自我进化代理协议
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出了一种自生成协议（AGP），该协议通过分离进化内容与进化过程，解决了现有代理协议在跨实体生命周期管理、版本追踪和安全更新接口方面的不足。基于AGP，作者展示了自生成系统（AGS），该系统能够动态实例化、检索和优化协议注册的资源，通过多个具有长视界规划和工具使用的挑战性基准测试，验证了代理资源管理和闭环自我进化的有效性。
Revisiting Shadow Detection from a Vision-Language Perspective
重新审视从视觉-语言视角的阴影检测
机构 * CAS Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, Department of Electronic Engineering and Information Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球空间信息处理与应用系统重点实验室，电子工程与信息科学系）
AI总结 本文从视觉-语言视角重新审视阴影检测，提出SVL框架，利用语言作为语义参考以区分相似的暗区，通过全局阴影比例回归和全局-局部耦合机制提升鲁棒性。
ReconMIL: Synergizing Latent Space Reconstruction with Bi-Stream Mamba for Whole Slide Image Analysis
ReconMIL: 协同潜在空间重建与双流Mamba的全切片图像分析
机构 * USTC（中国科学技术大学） ； NUDT（南京理工大学） ； SCNU（华南师范大学） ； NTU（南洋理工大学） ； Anhui Province Key Laboratory of Biomedical Imaging and Intelligent Processing（安徽省生物医学成像与智能处理重点实验室）
AI总结 提出ReconMIL框架，通过潜在空间重建模块适配任务特定特征，并设计双流架构（Mamba全局流+CNN局部流）平衡全局与局部特征，有效抑制背景噪声并定位细粒度诊断区域，在多个基准上超越现有方法。
Comments This paper has been withdrawn by the authors due to identified issues in the evaluation protocol in Section Exp. , which may affect the interpretation of the experimental results. The authors are preparing a substantially revised version addressing these issues
HardSecBench: Benchmarking the Security Awareness of LLMs for Hardware Code Generation
HardSecBench: 对大型语言模型在硬件代码生成中的安全意识的基准测试
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯）
AI总结 提出HardSecBench基准，包含924个任务覆盖Verilog RTL和固件C代码，评估LLM在硬件代码生成中的安全性，发现模型常满足功能需求但存在安全风险。
KBQA-R1: Reinforcing Large Language Models for Knowledge Base Question Answering
KBQA-R1：强化大语言模型用于知识库问答
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出KBQA-R1框架，通过强化学习（GRPO）将知识库问答建模为多轮决策过程，并引入参考拒绝采样（RRS）解决冷启动问题，在多个基准上取得最优性能。
Comments ICML 2026
EgoExo-Con: Exploring View-Invariant Video Temporal Understanding
EgoExo-Con: 探索视角不变视频时间理解
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出EgoExo-Con基准测试，评估视频大模型在不同视角下的时间理解一致性，并设计View-GRPO强化学习框架提升跨视角一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026; project page at https://minjoong507.github.io/projects/EgoExo-Con/
Johnson-Lindenstrauss Lemma Guided Network for Efficient 3D Medical Segmentation
Johnson-Lindenstrauss引理引导的高效3D医学分割网络
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Dresden University of Technology（德累斯顿理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
AI总结 提出VeloxSeg，通过双流CNN-Transformer架构（PWA和JLC）结合格拉姆矩阵空间解耦知识迁移，在低计算预算下实现多模态3D医学图像高效分割，Dice提升26%，GPU吞吐量提升11倍。
Comments 30 pages, 12 figures. Accepted at ICLR 2026
EquivPruner: Boosting Efficiency and Quality in LLM-Based Search via Action Pruning
EquivPruner：通过动作剪枝提升基于LLM的搜索效率与质量
机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK研究院）
AI总结 针对LLM搜索中语义等价步骤导致的大量冗余消耗，提出EquivPruner方法，通过剪枝等价动作提升效率，并创建数学等价数据集MathEquiv训练轻量检测器，在多种任务中显著减少token消耗并提高准确性。
Comments Accepted by ACL 2026
Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation
衡量AI辅助内容生成中的人类贡献
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。
SimAC: A Simple Anti-Customization Method for Protecting Face Privacy against Text-to-Image Synthesis of Diffusion Models
SimAC: 一种针对扩散模型文本到图像合成的简单面部隐私反定制方法
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Cloud（阿里云）
AI总结 针对扩散模型定制化技术引发的隐私问题，提出SimAC方法，通过分析时间步选择与频域感知关系及去噪过程不同层特征，设计自适应贪婪搜索和特征优化框架，有效提升身份干扰，保护用户隐私。
Comments Accepted by CVPR2024. Code: https://github.com/somuchtome/SimAC
