Zhejiang University（浙江大学）

VAnim: Rendering-Aware Sparse State Modeling for Structure-Preserving Vector Animation

VAnim：基于渲染的稀疏状态建模用于结构保持的向量动画

Guotao Liang, Zhangcheng Wang, Chuang Wang, Juncheng Hu, Haitao Zhou, Junhua Liu, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * School of Software, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学软件学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学计算机科学系） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 VAnim提出了一种基于LLM的框架，通过稀疏状态更新和渲染感知强化学习，实现结构保持的向量动画生成，优于现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page: https://yukinonooo.github.io/VAnimProject

FT-RAG: A Fine-grained Retrieval-Augmented Generation Framework for Complex Table Reasoning

FT-RAG：一种面向复杂表格推理的细粒度检索增强生成框架

Zebin Guo, Weidong Geng, Ruichen Mao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

AI总结 FT-RAG通过细粒度检索和多模态融合提升表格推理能力，引入多表RAG库增强训练数据，实现表格和单元格命中率显著提升。

SixthSense: Task-Agnostic Proprioception-Only Whole-Body Wrench Estimation for Humanoids

SixthSense：面向人类oid的无任务依赖的本体感知-only全身 wrench 估计

Xingzhou Chen, Xiayan Xu, Yan Ning, Jiyu Yu, Yizheng Zhang, Siyi Qian, Lingzhu Xiang, Jiahao Chen, Yuquan Wang, Haodong Zhang, Ling Shi

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人实验室） 纠错

AI总结 本文提出SixthSense，一种基于本体感知和IMU数据的无任务依赖方法，用于估计人类oid的全身接触时间和位置及外部wrench，解决浮动物理动力学和不确定接触位置的难题。

Terrain Perception for Agricultural UAVs in Complex Farmland via Rotating mmWave Radar

通过旋转毫米波雷达实现复杂农田中农业无人机的地形感知

Zhihao Zhan, Le Tao, Shaobin Li, Chenxin Fang, Xingrui Yang, Liang Li, Rui Fan, Yuhang Ming

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； TopXGun Robotics（TopXGun机器人） ； CARDC ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； College of Electronics and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子信息工程学院） 纠错

AI总结 本文提出一种低成本旋转毫米波雷达框架，用于提升农业无人机在复杂农田中的地形感知能力，通过扩大空间覆盖范围和改进地形可观察性，实现更准确的地面提取和连续地形估计。

OceanPile: A Large-Scale Multimodal Ocean Corpus for Foundation Models

OceanPile：一个大规模多模态海洋语料库用于基础模型

Yida Xue, Ningyu Zhang, Tingwei Wu, Zhe Ma, Daxiong Ji, Zhao Wang, Guozhou Zheng, Huajun Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China（浙江大学计算机科学与技术学院） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Hangzhou 311200, China（浙江大学杭州全球科技创新中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University, Ningbo 315048, China（浙江大学软件学院） ； Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China（浙江大学海洋学院） ； State Key Laboratory of Ocean Sensing, Hangzhou 311200, China（杭州海洋传感国家重点实验室） ； Ocean Research Center of Zhoushan, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China（舟山海洋研究中心） 纠错

AI总结 本文提出OceanPile，一个用于海洋基础模型的多模态语料库，整合了声呐数据、水下图像、海洋科学图像和科学文本，通过高质量指令数据集和评估基准提升海洋领域模型性能。

Comments Work in progress

GFT: From Imitation to Reward Fine-Tuning with Unbiased Group Advantages and Dynamic Coefficient Rectification

GFT：从模仿到奖励微调：无偏组优势与动态系数校正

Wangjie Gan, Miao Pan, Linbo Xi, Wenqi Zhang, Jintao Chen, Jianwei Yin, Xuhong Zhang

机构 * OmniAl Group of ZJU ACES Lab（OMNIAL集团浙江大学ACES实验室） ； School of Software Technolog,Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） 纠错

AI总结 本文提出GFT框架，通过组优势学习和动态系数校正解决SFT的奖励稀疏性问题，提升模型泛化能力与知识注入效率。

Resource-Efficient Reinforcement for Reasoning Large Language Models via Dynamic One-Shot Policy Refinement

通过动态单次策略细化实现大规模语言模型推理的资源高效强化学习

Yunjian Zhang, Sudong Wang, Yang Li, Peiran Xu, Conghao Zhou, Xiaoyue Ma, Jianing Li, Yao Zhu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； George Mason University（乔治·梅森大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 本文提出动态单次策略细化方法，通过减少训练样本数量和计算开销，提升大规模语言模型推理效率。