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AdaSFormer：适应性串行变压器用于从室内环境单目语义场景补全
机构 * Tianjin Normal University（天津师范大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 本文提出AdaSFormer，一种专为室内单目语义场景补全设计的串行变压器框架，通过自适应串行变压器、中心相对位置编码和卷积调制层归一化等设计，实现更高效的语义场景补全。
Comments Accepted at CVPR 2026
基于区间的方法：用于图像生成加速的协作解码
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 本文提出CIAR框架，通过设备端自验证处理图像生成中的大词汇量和空间冗余问题，采用连续概率区间加速处理并保持图像质量，实验显示在速度和云请求减少方面优于现有方法。
Comments 23 pages, 10 tables, 7 figures
IntentReact: 通过拓扑意图引导以对象为中心的反应式导航
机构 * School of Information Science and Engineering, Hangzhou Normal University（杭州师范大学信息科学与工程学院） ； State Key Laboratory of Industrial Control and Technology, Zhejiang University（浙江大学工业控制技术国家重点实验室） ； Neuromorphic Computing and Robotic Cognition Lab, Zhejiang University（浙江大学神经形态计算与机器人认知实验室） ； Department of Automation, Zhejiang University of Technology（浙江工业大学自动化系）
AI总结 本文提出IntentReact框架，通过将全局拓扑指导编码为方向信号来引导机器人以对象为中心的反应式导航，提升导航精度与鲁棒性。
AD-CARE：一种基于指南、模态无关的LLM代理，用于多队列评估、公平性分析和读者研究的阿尔茨海默病诊断
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院） ； Amazon（亚马逊） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Sany AI（三一人工智能） ； Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University（青岛大学烟台毓璜顶医院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学附属第三医院）
AI总结 AD-CARE通过整合临床指南和多模态数据，实现了多队列中84.9%的诊断准确率，显著提升诊断效率和公平性，适用于阿尔茨海默病的临床决策支持。
FluxEDA: 一种用于状态性代理EDA的统一执行基础设施
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出FluxEDA，一种统一的状态性代理EDA基础设施，通过结构化请求响应和持久后端实例支持工具状态保留，实现异构EDA工具的多步分析与优化。
Comments qisunchn@zju.edu.cn, czhuo@zju.edu.cn
单目法线估计 via 阴影序列估计
机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院） ； ByteDance（字节跳动） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能全国重点实验室） ； MoE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算与经济学交叉学科教育部重点实验室）
AI总结 本文提出通过阴影序列估计改进单目法线估计，通过生成阴影序列并求解普通最小二乘问题生成法线图，在合成数据集MultiShade上训练以增强鲁棒性，实验显示在真实数据集上达到最先进的性能。
Comments ICLR 2026 (Oral), Project page: https://xinhua694.github.io/RoSE.github.io/
CompBench：复杂指令引导图像编辑的基准测试
机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书） ； KLATASDS, MOE, China（中国教育部统计与数据科学重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学）
AI总结 CompBench旨在解决现有图像编辑基准测试对任务复杂度简化的问题，通过引入复杂指令引导的图像编辑基准，评估模型在精细操控能力上的表现。
CODER: 耦合多样性敏感动量对比学习用于图像-文本检索
机构 * Department of Computer Vision Technology (VIS), Baidu Inc., Beijing, China（百度公司计算机视觉技术部（VIS），北京，中国） ； Key Lab of Intelligent Information Processing of Chinese Academy of Sciences (CAS), Institute of Computing Technology, CAS, Beijing, China（中国科学院智能信息处理重点实验室，中国科学院计算技术研究所，北京，中国） ； College of Information Science & Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学信息与电子工程学院，杭州，中国） ； School of Electrical & Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学电气与信息工程学院，天津，中国） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学，悉尼，澳大利亚）
AI总结 本文提出CODER，通过耦合多样性敏感动量对比学习提升跨模态表示，引入动态字典扩大图像-文本对规模，结合常识知识图谱生成概念级描述，实验表明在MSCOCO和Flickr30K上优于现有方法。
Comments Accepted by ECCV 2022
GIFT：全局不可替代性帧目标用于高效视频理解
机构 * Institute of Science and Technology for Brain-inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学类脑智能科学与技术研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group Holding Limited（阿里巴巴集团控股有限公司） ； Future Living Lab of Alibaba（阿里巴巴未来生活实验室）
AI总结 GIFT通过评估帧的内在不可替代性选择关键帧，解决视频理解中处理密集帧的高计算成本问题，提升视频分析效率。
Comments 11 pages, 3 figures
基于系统锚点的低成本上下文窗口选择方法用于PDE预测
机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； State Key Laboratory of Ocean Sensing & Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院海洋传感国家重点实验室） ； Kavli Institute for Astrophysics and Space Research, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院卡弗里天体物理与空间研究所）
AI总结 本文提出SAKE方法，通过系统锚点识别和膝点感知选择，实现低成本上下文窗口选择，提升PDE预测性能。
通过平台AI助手购物：谁采用、何时在旅程中、为何采用
机构 * Guanghua School of Management, Peking University（北京大学光华管理学院） ； Rotman School of Management, University of Toronto（多伦多大学罗特曼管理学院） ； International Business School, Zhejiang University（浙江大学国际联合商学院）
AI总结 本文研究消费者在电子商务中采用平台嵌入式购物AI的行为特征，发现AI助手在探索性产品发现中起补充作用，而非替代传统搜索。
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