Zhejiang University（浙江大学）

Variation-aware Flexible 3D Gaussian Editing

具有变体意识的灵活3D高斯编辑

Hao Qin, Yukai Sun, Meng Wang, Ming Kong, Mengxu Lu, Qiang Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出VF-Editor，通过预测属性变化实现3D高斯的原生编辑，解决间接编辑方法中的跨视不一致性和效率问题，验证了其在公开和私有数据集上的有效性。

CRAFT-GUI: Curriculum-Reinforced Agent For GUI Tasks

CRAFT-GUI：基于群体相对策略优化的课程强化代理用于GUI任务

Songqin Nong, Xiaoxuan Tang, Jingxuan Xu, Sheng Zhou, Jianfeng Chen, Tao Jiang, Wenhao Xu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出CRAFT-GUI，通过课程学习框架和群体相对策略优化，解决GUI任务中难度差异和奖励信号单一的问题，实验表明在Android Control和内部基准上分别提升5.6%和10.3%。

TRACE: Structure-Aware Character Encoding for Robust and Generalizable Document Watermarking

TRACE：面向结构的字符编码用于鲁棒且可泛化的文档水印

Jiale Meng, Jie Zhang, Runyi Hu, Zhe-Ming Lu, Tianwei Zhang, Yiming Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 TRACE通过扩散模型实现结构感知的局部字符编码，提升文档水印的鲁棒性和泛化能力，实验显示其在PSNR和提取精度上优于现有方法。

Taming the Long Tail: Efficient Item-wise Sharpness-Aware Minimization for LLM-based Recommender Systems

驯服长尾：面向基于大语言模型的推荐系统的高效项级锐度感知最小化

Jiaming Zhang, Yuyuan Li, Xiaohua Feng, Li Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Chaochao Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 本文研究了基于大语言模型的推荐系统在长尾问题中的表现，提出EISAM框架通过项级锐度感知最小化提升尾部项目推荐性能，理论分析证明其有效性，并在三个真实数据集上验证了其效果。

Towards unified brain-to-text decoding across speech production and perception

迈向跨语音生成与感知的统一脑-文本解码

Zhizhang Yuan, Yang Yang, Gaorui Zhang, Baowen Cheng, Zehan Wu, Yuhao Xu, Xiaoying Liu, Liang Chen, Ying Mao, Meng Li

机构 * Computer Science and Technology（计算机科学与技术） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology（上海微系统与信息工程研究所） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Department of Neurosurgery（神经外科部门） ； Huashan Hospital, Fudan University（复旦大学华山医院） 纠错

AI总结 本文提出一种统一的脑-句子解码框架，用于 Mandarin Chinese 的语音生成与感知，通过单字符数据训练实现句子级解码，并通过多模态神经动态比较提升解码性能。

Comments 37 pages, 9 figures

MalURLBench: A Benchmark Evaluating Agents' Vulnerabilities When Processing Web URLs

MalURLBench: 评估代理处理网页URL时漏洞的基准

Dezhang Kong, Zhuxi Wu, Shiqi Liu, Zhicheng Tan, Kuichen Lu, Minghao Li, Qichen Liu, Shengyu Chu, Zhenhua Xu, Xuan Liu, Meng Han

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Malaysia (Universiti Kebangsaan Malaysia)（马来西亚国立大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Binjiang Institute of Zhejiang University（浙江大学滨江研究院） 纠错

AI总结 本文提出MalURLBench，首个评估LLM处理恶意URL漏洞的基准，包含61845个攻击实例，揭示现有模型难以检测伪装恶意URL的问题，并提出轻量级防御模块URLGuard。

Re2: A Consistency-ensured Dataset for Full-stage Peer Review and Multi-turn Rebuttal Discussions

Re2：一个确保一致性的全阶段同行评审和多轮反驳讨论数据集

Daoze Zhang, Zhijian Bao, Sihang Du, Zhiyi Zhao, Kuangling Zhang, Dezheng Bao, Yang Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出Re2数据集，通过确保一致性解决同行评审数据多样性不足、数据不一致及反驳任务支持不足的问题，为作者提供更实用的指导以优化论文。

Comments 2 figures, 5 tables

Mocap-2-to-3: Multi-view Lifting for Monocular Motion Recovery with 2D Pretraining

Mocap-2-to-3：多视角提升用于单目运动恢复的2D预训练

Zhumei Wang, Zechen Hu, Ruoxi Guo, Huaijin Pi, Ziyong Feng, Liang Zhang, Mingtao Pei, Siyuan Huang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（国家一般人工智能重点实验室，BIGAI） ； Deep Glint ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shandong Agricultural University（山东农业大学） 纠错

AI总结 本文提出Mocap-2-to-3框架，通过多视角合成过程和分阶段训练提升单目运动恢复的精度与泛化能力，实现更精确的物理空间定位。

Comments Project page: https://wangzhumei.github.io/mocap-2-to-3/