高校专区
支持向量评分准则：弥合自生成与人工评分准则之间的差距
机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对自生成评分准则在困难实例上落后于人工标注的问题，提出SVR框架，将准则构建转化为偏好数据上的最大间隔边界学习，通过对比特征挖掘、提示条件选择器和迭代优化，显著缩小与人工准则的差距，并展现出广泛的奖励建模能力。
Robust-U1: MLLMs能否自我恢复受损视觉内容以实现鲁棒理解？
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Robust-U1框架，通过监督微调、强化学习和多模态推理，使多模态大模型具备显式视觉自恢复能力，在真实和对抗性损坏下达到最先进鲁棒性。
Comments Accepted by ICML 2026
学习语义校准网络用于开放词汇语义分割
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
AI总结 提出语义校准网络(SCN)，通过类消歧和logits融合模块显式建模类间语义相关性，在保持CLIP泛化能力的同时提升分割性能。
Comments Paper accepted by 11th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP 2026)
PAFO: 个性化奖励建模的帕累托公平优化
机构 * 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） ； Peking University（北京大学）
AI总结 针对个性化奖励模型因训练数据偏好不平衡导致对少数用户群体存在偏见的问题，提出PAFO框架，通过帕累托公平优化提升弱势群体性能而不损害其他群体，实验表明能同时提高少数和多数群体准确率并降低不公平性。
通过Stein稳定化缓解扩散ODE中的收缩陷阱
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对扩散模型确定性概率流ODE大步长推理中的收缩陷阱问题，提出SteinDiff框架，通过Stein导出的几何感知残差校正机制正则化求解器更新，无需参考样本即可提升生成质量。
Comments 32 pages, 12 figures. Accepted to ICML 2026
语义缓存蒸馏：通过重用和选择性修补实现高效状态传输
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对大语言模型推理中KV缓存传输的通信瓶颈和跨模型重用时的语义错位问题，提出语义缓存蒸馏（SCD）框架，通过低秩子空间重建和稀疏过渡层归一化输入预测，实现高达2.65倍的首令牌时间加速，且生成质量接近理想情况。
Comments Accepted to ICML 2026
通过贝叶斯超图推断解缠潜在风险路径
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出贝叶斯超图推断框架，通过风险因子调节的潜在疾病路径建模多疾病，实现可解释的高阶结构、校准的不确定性估计和罕见病改进预测。
Comments ICML 2026 Oral
关键位置引导：基于令牌级视觉敏感度引导的LVLMs幻觉缓解
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出令牌级视觉敏感度引导（TLVS）方法，通过提取令牌级引导向量并自适应调整引导强度，仅在关键解码步骤抑制幻觉，在多个基准上优于现有方法。
Syll: 开源个人自动化与跨界面执行
机构 * Adobe Systems Inc.（Adobe系统公司） ； Stardew Valley（《星露谷物语》） ； macOS ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出开源多模态智能体框架Syll，通过统一API、CLI和GUI控制，支持用户演示教学和可审计执行，实现跨界面个人自动化。
Comments Code: https://github.com/THU-SAGE/syll
DIYHealth Suite：家庭健康管理的数据集、模型与基准
机构 * 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）
AI总结 针对家庭健康管理中的数据异构、任务多变和缺乏统一基准等问题，提出包含大规模多模态数据集DIYHealth-900K、自适应基础模型DIYHealthGPT（采用混合超低秩适应技术）和首个家庭护理基准DIYHealthBench的综合框架，在11项任务上达到最优性能。
Comments Accepted by ICML 2026
GraphLoRA: 面向大语言模型推荐的结构感知低秩适配
机构 * Anhui University（安徽大学） ； Hefei University（合肥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出GraphLoRA框架，通过在低秩适配路径中嵌入可训练的图消息传递网络，实现结构信号传播，从而深度融合图结构与文本语义，提升LLM推荐性能。
Comments ACL 2026 findings
Agentopia: 智能体社会中的长期生活模拟与学习
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Agentopia框架，模拟100个智能体在10年内的社会生活，通过生命奖励训练LLM，提升其社交智能，并在角色扮演基准上取得15.6%的提升。
Comments 79 pages, 19 figures
自演化分布内优化的LLM智能体
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出Q-Evolve框架，通过分布内强化学习统一过程奖励标注与策略学习，利用加权隐式Q学习稳定贝尔曼更新，实现智能体自演化，在AlfWorld等任务上优于基线。
Comments ICML 2026
TabSwift: 一种高效的基于行注意力的表格基础模型
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出TabSwift，通过门控注意力稳定和可学习注册令牌增强轻量级行注意力骨干，实现高效表格上下文学习，在保持竞争力的同时降低推理成本。
Comments Accepted to ICML 2026, spotlight
ExMesh: 具有拓扑自适应的显式网格重建
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家空间科学探测重点实验室，深空探测实验室）
AI总结 提出ExMesh框架，通过可微优化与离散拓扑更新直接优化显式网格，引入自适应顶点分裂合并和实时UV维护，实现从粗到细的优化，兼顾精度、效率和网格简洁性。
Comments Accepted at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026)
面向感知信息闭环仿真的自动驾驶因果概率框架
机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出一种因果概率模型框架，将感知误差注入标准仿真环境，揭示理想SIL无法捕获的潜在风险，为SOTIF验证提供可扩展路径。
ForensicConcept: 用于AIGI检测的可迁移取证概念
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出ForensicConcept框架，通过Transformer归因定位关键补丁、构建概念码本并利用扩散特征对齐，实现AI生成图像检测中可迁移取证概念的提取与跨骨干网络迁移。
Comments Accepted by ICML 2026
前所未见：基于一致视频源数据集的真正零样本组合图像检索基准测试
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 针对现有零样本组合图像检索数据集存在参考与目标图像不相关、非真正零样本的问题，提出ZeroSight基准，包含来自视频的一致参考-目标对和训练无关的MLLM驱动方法SC4CIR，通过三重对称一致性检查识别难负样本，实验表明现有方法性能被高估。
不要暂停：面向在线视频理解的流式视频-语言同步
机构 * 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）
AI总结 提出流式视频-语言同步（SVLS）范式，通过帧驱动转换控制器和流式令牌调节器实现视频帧与语言生成的细粒度同步，在不中断感知的情况下进行实时交互。
GRASP：面向可扩展预训练数据归因的几何感知残差对齐
机构 * Wizard Quant ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出GRASP方法，通过二次几何惩罚建模子集交互，结合低维特征草图与有限置信度选择协议，实现可扩展的预训练数据归因，显著提升反事实子集保真度并降低计算成本。
FreeAnimate: 基于预览引导去噪的无训练人体图像动画
机构 * 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）
AI总结 提出FreeAnimate框架，利用图像扩散模型内在能力实现无训练的人体图像动画，通过预览生成策略提供时序和结构先验，结合反演增强注意力和参考锚定自注意力模块，保证时序一致性和身份保持。
Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026
统一安全上下文图像生成：在多模态扩散变换器中通过限制不安全信息流
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出UVR框架，通过分析注意力动态中的不安全信息流，在无需训练的情况下对输出补丁进行注意力调制，实现图像生成和编辑任务的安全控制，达到91%和77%的擦除率。
Comments ICML26
EgoPressDiff: 用于自我中心UV域手部压力估计的多模态视频扩散模型
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出EgoPressDiff，一种条件视频扩散框架，通过多模态条件策略（手部姿态、3D网格顶点和深度信息）从视觉输入生成UV压力图，解决了现有方法中的量化误差和时间不一致问题，在EgoPressure数据集上实现SOTA，Volumetric IoU相对提升34%以上。
Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026
FS-DVS：一种增强信息完整性的频率选择性动态视觉传感范式
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出FS-DVS范式，通过在事件触发前集成可学习空间滤波器模拟视网膜神经节细胞聚合机制，自发学习中心-环绕模式以增强中频信息，在目标检测和动作识别中取得显著性能提升。
AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究）
AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。
Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/
内在视觉：神经科学启发的概念电路用于解释和引导视觉变换器
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出ViSAE工具箱，通过神经科学启发的概念电路解释视觉变换器内部机制，包含高效概念集、自动电路追踪算法和概念编辑应用，在WaterBirds上最差组准确率提升48.2%。
Comments In Proceedings of the International Conference on Machine Learning, 2026. (acceptance rate 26.6%)
基于注意力引导自编码器融合的无人机输电线路绝缘子缺陷检测
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 提出AE-YOLO框架，通过注意力引导自编码器融合与方差最大化正则化，解决无人机图像中绝缘子缺陷检测的类别不平衡和尺度变化问题，在mAP@0.5上达95.10%，优于YOLO基线5个百分点。
DiBS: 扩散模型引导的分支选择
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
AI总结 针对数独求解中学习型求解器缺乏正确性保证而符号求解器存在长尾搜索的问题，提出扩散模型引导的分支选择方法DiBS，在保持符号求解器完备性的同时，利用扩散模型排序候选值，显著降低搜索成本。
Comments 12 pages, 6 figures, 3 tables
扫码添加微信好友，提出您的宝贵建议 👇
💡 备注请填写：网站反馈