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

GVR-Coder: A Visual-Feedback Framework for Structured SVG Generation in Complex Document and Meeting Scenarios

GVR-Coder：面向复杂文档与会议场景的结构化SVG生成视觉反馈框架

Yiming Xu, Jihua Kang, Chunsai Du, Qifan Zhang, Wangqiu Zhou, Yiting Wu, Tianqi Li, Qi Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

AI总结 针对复杂文档与会议场景文本转SVG的三大挑战，提出GVR-Coder框架，引入定制数据集DocMeetSVG-100K，结合课程微调、双渲染反馈强化学习与智能体循环，生成质量优于基线。

Meta-Task: Turning Terminal Task Synthesis into a Terminal Task for Scalable Agent Training

元任务：将终端任务综合转化为可扩展智能体训练的终端任务

Zhihong Pan, Jiyuan He, Kai Zhang, Yupeng Han, Ze Liu, Yuze Zhao, Yongcong Ye, Zhaohua Yang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

AI总结 Meta-Task框架将终端任务综合转化为Terminal-Bench格式任务，通过多阶段机制等提升任务质量，生成3221条轨迹微调Qwen3系列模型，效果优于同期方法且训练数据更少。

Comments 17 pages, 5 figures

SpecCal: Ambiguity-Aware Candidate Calibration for Infrared Spectrum-Based Molecular Structure Reconstruction

SpecCal：面向红外光谱分子结构重建的歧义感知候选校准方法

Yixuan Chen, Bo Liu, Yusen Tan, Guokun Yang, Wenjie Du, Jun Xia

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematics, Jilin University（吉林大学数学学院） ； Information Hub, HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）信息中心） ； School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology (CCEB), Nanyang Technological University（南洋理工大学化学、化学工程与生物工程学院） ； School of Software Engineering, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学软件学院） 纠错

AI总结 本研究针对红外光谱分子结构重建的歧义问题，提出即插即用、与模型无关的SpecCal校准框架，可提升不同基础模型在SMILES和骨架水平的top-k重建性能。

MPIE-Bench: Benchmarking Anatomically Plausible Multi-Person Interaction Editing

MPIE-Bench：解剖学上合理的多人交互编辑基准测试

Jiajia Lin, Mingxuan Du, Tuowen Zhou, Benfeng Xu, Hongtao Xie

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Metastone Technology（元石科技） 纠错

AI总结 该研究针对多人交互编辑的解剖学与几何错误问题，构建了MPIE-Bench基准，提出MPIE-Eval评估方法，发现现有编辑模型在两个维度表现不均衡，且其评估比VLM清单更贴合人类判断。

PanDent: Toward Comprehensive Tooth-Level Structure-Language Consistency in Dental Radiology

PanDent：面向牙科放射学中全面的牙级结构-语言一致性

Xiaohan Li, Xinyu Liu, Chang Liu, Sum Wing Au Yeung, Jun Liu, Yixuan Yuan, Hui Chen

机构 * Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙医学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学电子工程系） 纠错

AI总结 本研究推出PanDent牙科OPG基准，经实验发现现有MLLM生成的牙科报告流畅但临床一致性差，在PanDent上微调可提升其结构-语言一致性，该基准可用于评估MLLM的牙级临床推理能力。

BeCARE: Budgeted Cache Refresh for Diffusion Transformer Acceleration

SoftCap: 扩散Transformer加速的软预算控制

Yuhang Zhang, Junxiang Qiu, Huixia Ben, Zhenhua Tang, Lin Liu, Shuo Wang, Yanbin Hao

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） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

AI总结 提出一种无需训练的软预算控制层SoftCap，通过轨迹漂移观测器和软预算PI控制器动态调整全步触发阈值，在保持计算预算软上限的同时提升图像质量。

SyncBreaker:Stage-Aware Multimodal Adversarial Attacks on Audio-Driven Talking Head Generation

SyncBreaker：面向音频驱动生成的多模态对抗攻击框架

Wenli Zhang, Xianglong Shi, Sirui Zhao, Xinqi Chen, Guo Cheng, Yifan Xu, Tong Xu, Yong Liao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

AI总结 针对音频驱动生成中单模态防护不足的问题，提出SyncBreaker框架，通过多模态联合扰动提升防护效果，有效抑制唇同步和面部动态。

RiO-DETR: DETR for Real-time Oriented Object Detection

RiO-DETR：面向实时的定向目标检测DETR

Zhangchi Hu, Yifan Zhao, Yansong Peng, Wenzhang Sun, Xiangchen Yin, Jie Chen, Peixi Wu, Hebei Li, Xinghao Wang, Dongsheng Jiang, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 RiO-DETR通过任务原生设计解决实时定向检测中的角度估计、周期性细化和密集监督问题，实现速度与精度的平衡。

Comments Accepted by ECCV 2026, 31 pages, 9 figures

EmoFeedback$^2$: Reinforcement of Continuous Emotional Image Generation via LVLM-based Reward and Textual Feedback

EmoFeedback$^2$：基于LVLM的奖励与文本反馈的连续情绪图像生成强化

Kai Shu, Jingyang Jia, Gang Yang, Long Xing, Xun Chen, Aiping Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 EmoFeedback$^2$通过基于LVLM的奖励与文本反馈机制，提升连续情绪图像生成的质量与情绪保真度。

Route to Reason: Adaptive Routing for LLM and Reasoning Strategy Selection

Zhihong Pan, Kai Zhang, Yuze Zhao, Yupeng Han

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

Journal ref Proceedings of the ACM Web Conference 2026, pp. 5568-5578