Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Learning Like Humans: Analogical Concept Learning for Generalized Category Discovery

像人类一样学习：用于通用类别发现的类比概念学习

Jizhou Han, Chenhao Ding, Yuhang He, Qiang Wang, Shaokun Wang, SongLin Dong, Yihong Gong

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（软件工程学院，西安交通大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学） 纠错

AI总结 本文提出ATCG模块，通过类比已知知识生成文本概念，结合视觉特征提升类别发现性能，在六个基准测试中均取得显著提升，尤其在细粒度数据上表现突出。

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FB-CLIP: Fine-Grained Zero-Shot Anomaly Detection with Foreground-Background Disentanglement

FB-CLIP：基于前景-背景解耦的细粒度零样本异常检测

Ming Hu, Yongsheng Huo, Mingyu Dou, Jianfu Yin, Peng Zhao, Yao Wang, Cong Hu, Bingliang Hu, Quan Wang

机构 * Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences（西安光学精密机械研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhongnan Hospital of Wuhan University（武汉大学中南医院） 纠错

AI总结 本文提出FB-CLIP框架，通过多策略文本表示和前景-背景分离，提升细粒度零样本异常检测的准确性和定位能力。

Evolving Embodied Intelligence: Graph Neural Network--Driven Co-Design of Morphology and Control in Soft Robotics

进化具身智能：基于图神经网络的软机器人形态与控制协同设计

Jianqiang Wang, Shuaiqun Pan, Alvaro Serra-Gomez, Xiaohan Wei, Yue Xie

机构 * LIACS, Leiden University（莱顿大学LIACS） ； School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学机械工程学院） ； Department of Computer Science, Loughborough University（洛桑大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出基于图神经网络的软机器人形态与控制协同设计方法，通过图结构建模实现形态演化与控制策略的动态适应，实验表明该方法在最终适应度和形态变化适应性上优于传统MLP方法。

GeoChallenge: A Multi-Answer Multiple-Choice Benchmark for Geometric Reasoning with Diagrams

GeoChallenge: 一个用于基于图表的几何推理的多答案多选基准

Yushun Zhang, Weiping Fu, Zesheng Yang, Bo Zhao, Lingling Zhang, Jian Zhang, Yumeng Fu, Jiaxing Huang, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） 纠错

AI总结 GeoChallenge通过9万个多步骤几何证明问题，评估大语言模型的符号推理能力，揭示模型在多选设置下的精确匹配失败、视觉依赖弱和推理扩展不足等问题。

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