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

HAT-4D: Lifting Monocular Video for 4D Multi-Object Interactions via Human-Agent Collaboration

HAT-4D: 通过人机协作从单目视频提升4D多物体交互

Jiaxin Li, Yuxiang Wu, Zhenkai Zhang, Xinrui Shi, Haoyuan Wang, Yichen Zhao, Su Linxiang, Chenyang Yu, Mingyu Zhang, Yifan Ding, Boran Wen, Li Zhang, Ruiyang Liu, Yong-Lu Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Math Magic 纠错

AI总结 提出HAT-4D框架，结合视觉大模型与多级人工反馈，从单目视频重建多物体的3D几何、时序动态和物理交互，解决遮挡和深度歧义，无需多相机系统。

Comments Accepted to ECCV 2026. 15 pages of main text and 39 pages of appendices. Project page: https://lijiaxin0111.github.io/HAT4D/

Class-frequency Guided Noise Schedule for Diffusion Models

面向扩散模型的类别频率引导噪声调度

Jiequan Cui, Beier Zhu, Qingshan Xu, Xiaojuan Qi, Bei Yu, Hanwang Zhang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 针对低频类别在扩散模型中因低密度区域导致评分估计不准和生成质量差的问题，提出类别频率引导的噪声调度（CFRG），为低频类别分配更大尺度噪声，在CIFAR-100-LT和ImageNet-LT上显著提升生成质量。

Comments technical report

MER-R1: Multimodal Emotion Reasoning via Slow-Fast Thinking Synergy

MER-R1：通过慢-快思维协同的多模态情感推理

Zhiyuan Han, Beier Zhu, Wenwen Tong, Chengwei Qin, Xinyi Wang, Jiayu Zhang, Jiangnan Chen, Hewei Guo, Dongchuan Ran, Lewei Lu, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 提出MER-R1强化学习框架，利用慢-快思维互补性优化多模态情感识别，通过双目标解耦和置信度校准联合优化召回率与精确度，实现SOTA性能。

Comments Under review

SemCityLoc: Aerial 6DoF Localization Using Semantic 3D City Models

SemCityLoc: 使用语义3D城市模型的航空6自由度定位

Jingfeng Mao, Xuyang Chen, Qilin Zhang, Oussema Dhaouadi, Guangming Wang, Brian Sheil, Daniel Cremers, Yan Xia, Olaf Wysocki

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出SemCityLoc，通过语义-几何对齐将航空位姿估计转化为结构化表面配准，利用基础模型视觉先验和标准化LoD城市模型，在重复遮挡环境中提升位姿判别性，并引入首个真实基准SemCityLockeD，实现定位误差从9.89m降至2.62m。

Comments accepted by ECCV 2026

PhyEditBench: A Real-World Multi-Stage Benchmark for Physics-Aware Image Editing

PhyEditBench: 一个用于物理感知图像编辑的真实世界多阶段基准

Shengbin Guo, Shaokang He, Chaoyue Meng, Shengpeng Xiao, Xunzhi Xiang, Shaofeng Zhang, Qi Fan

机构 * Nanjing University（南京大学） ； SDU（山东大学） ； HRBEU（哈尔滨工程大学） ； SDUTCM（山东中医药大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出PhyEditBench基准，通过分层分类和真实/反物理实例评估编辑模型的物理理解能力，并引入训练无关基线PhyWorld利用视频生成推理。

Comments 19 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted to ECCV 2026

DeformGen: Dynamics-Based Topology Augmentation for Deformable Manipulation Policy Learning

DeformGen: 基于动力学的拓扑增强用于可变形操作策略学习

Zili Lin, Wenyao Zhang, Yuyang Zhang, Zekun Qi, Junyan Lin, Hanxin Zhu, Jiaolong Yang, Zhibo Chen, Yao Mu, Xiaokang Yang, Xin Jin, Wenjun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

AI总结 提出DeformGen框架，通过局部物理扰动和动力学前向模拟生成拓扑一致的可变形状态，并利用变形场扭曲转移操作轨迹，联合增强状态分布与操作行为，提升可变形操作策略学习。

Diffusion Model-Based Data Assimilation for Real-World Energy Consumption Forecasting

集成得分滤波用于真实数据能耗预测修正

Ruoyu Hu, Dahai Yu, Feng Bao, Guang Wang, Guannan Zhang

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

AI总结 针对真实能耗数据的高维数据同化问题，采用集成得分滤波器（EnSF）结合预训练黑箱时空预测模型，通过基于得分的扩散模型和闭式得分表示修正预测轨迹，实验表明EnSF优于开环传播和集成卡尔曼滤波。

EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。

"Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets

通过AI“生成”工作的未来：来自在线劳动力市场的实证证据

Jin Liu, Xingchen Xu, Xi Nan, Yongjun Li, Yong Tan

机构 * School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院） ； Michael G. Foster School of Business, University of Washington（华盛顿大学迈克尔·G·福斯特商学院） 纠错

AI总结 利用在线平台数据，发现LLM生成式AI导致与核心功能匹配的子市场需求和供给下降，但供给减少较小，加剧竞争，尤其在编程密集型领域，因ChatGPT降低编程门槛促使高技能自由职业者转入。

Comments 102 pages, 17 figures, 39 tables