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DecQ：用于增强表示自编码器中重建和生成的细节压缩查询
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学）
AI总结 本文提出DecQ框架，通过引入轻量级细节压缩查询，有效缓解了表示自编码器中重建与生成之间的权衡问题，提升了重建质量和生成性能。
AtelierEval: 人类与LLM作为文本到图像提示器的代理评估
机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克校区） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 本文提出AtelierEval，首个统一基准，通过360个专家设计的任务量化提示能力，引入技能基于的记忆增强代理评估器，实现与人类专家的高相关性，验证了提示器在图像增强方向的优越性。
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GLeVE: 在3D CT中基于图的病变接地与提案验证
机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission（浙江空间信息感知与传输重点实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属儿童医院）
AI总结 本文提出GLeVE框架，通过图引导的病变接地和解剖学先验验证，解决3D CT中自由文本叙述与体积解剖之间的语义-空间差距问题，提升病变定位的准确性。
Comments 11 pages, 4 figures
Pre-VLA: 预防性运行时验证用于可靠视觉-语言-动作和世界模型展开
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； JDT AI Infra ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出Pre-VLA，一种统一的运行时验证架构，用于在物理执行或世界模型想象之前评估动作的有效性，以提高视觉-语言-动作和世界模型展开的可靠性。
在微控制器上实现激活函数的常数时间方法
机构 * Faculty of Informatics and Information Technologies, Slovak University of Technology in Bratislava（信息与信息技术学院，布拉格斯拉夫技术大学） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Temasek Laboratories, Nanyang Technological University（淡马锡实验室，南洋理工大学） ； Faculty of Computer Science, Albstadt-Sigmaringen University（计算机科学学院，阿尔布斯塔-西格马林根大学） ； TTControl GmbH
AI总结 本文提出了一种在嵌入式微控制器上实现激活函数的常数时间方法，通过结合无分支选择、固定成本Padé近似、必要的虚拟算术和周期对齐，实现了定时规律的激活函数实现，并验证了其在ReLU、sigmoid、tanh、GELU和Swish函数上的有效性。
从识别到推理：在现实世界收据文档理解上对齐和增强MLLMs
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出ReceiptBench基准，通过四个层次化子任务提升收据信息提取的结构一致性，并提出两阶段训练框架GRPO，通过强化学习信号提升模型性能，实验证明其在复杂推理任务上的优越性。
Maestro：通过强化学习协调分层模型-技能集合
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 本文提出Maestro框架，通过强化学习协调多模态任务，利用分层模型-技能集合提升多模态任务性能，实现高效且通用的协调策略。
超越像素：从少量示范中学习不变的奖励以实现实世界机器人学
机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算科学与数据科学学院，香港大学） ； LimX Dynamics Technology Co., Ltd（LimX动力技术有限公司） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本文提出了一种从少量示范中学习不变奖励的方法，以实现实世界机器人学中的泛化能力，通过发现行为不变量来改进奖励函数的设计，从而在多个任务中提升策略学习效果。
弱监督跨模态学习用于4D雷达场景流估计
机构 * Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China（浙江大学） ； Zhejiang Provincial Key Laboratory of Multi-Modal Communication Networks and Intelligent Information Processing（浙江省多模态通信网络与智能信息处理重点实验室） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
AI总结 本文提出了一种弱监督的雷达场景流学习框架，利用图像和里程计进行辅助监督，通过实例感知的自监督损失和静态区域的刚性损失，实现了更高效的场景流估计。
Comments Accepted by ICML2026
SPIRAL：通过反思规划代理实现自演化动作条件视频生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； KnowledgeXLab at Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室知识X实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优设实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学）
AI总结 本文提出SPIRAL框架，通过反思规划代理实现长时域动作条件视频生成，解决传统方法在长时间视频生成中的不足，通过闭环设计和自演化机制提升视频生成的一致性和准确性。
Comments 42 Pages, 21 Figures, Project page at https://yuyang-cloud.github.io/spiral
Video-o3：长视频多跳推理的原生交错线索搜索
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； SIAT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所）
AI总结 本研究提出Video-o3框架，通过迭代发现显著视觉线索、细粒度检查关键片段以及适应性终止，提升长视频多跳推理能力，实验表明其在MLVU和Video-Holmes上分别达到72.1%和46.5%的准确率。
Comments 27 pages, 15 figures, 15 tables
CentaurEval: 评估人机协同在编程中的价值
机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克校区） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing University of Technology（北京理工大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
AI总结 本文提出CentaurEval基准测试，用于评估人机协同在编程中的价值。该基准测试通过协作必要问题模板，结合人类推理和AI效率，展示了人机协作在编程任务中的显著优势。
Comments Accepted by ICML 2026
从参数到数据：一种任务参数引导的微调流水线用于高效的LLM对齐
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所）
AI总结 本研究提出了一种任务参数引导的微调流水线，通过任务敏感的注意力头作为双指南，实现样本挖掘和结构剪枝，从而提高LLM对齐的效率。
Comments Accepted@ICML26, 28 pages, 11 figures, 26 tables
频域正则化对抗对齐用于针对闭源大语言模型的可转移攻击
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
AI总结 本文提出FRA-Attack，通过频域正则化方法解决对抗转移性问题，通过高通DCT目标和频率域梯度正则化提升跨模型的对抗转移能力。
AirfoilGen: 一种用于翼型生成的可构造且性能感知的潜在扩散模型
机构 * State Key Laboratory of CAD \& CG, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China
AI总结 本文提出了一种新的翼型生成模型AirfoilGen，通过引入圆扫表示法约束生成过程，确保生成的翼型符合基本特性，并通过在学习的潜在空间中操作实现对气动性能的显式控制，同时提供了一个包含超过20万翼型的新数据集。
Comments 15 pages
基于训练轨迹的token选择
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
AI总结 本文提出T3S方法，通过在token层面重构训练目标，清除未学习token的优化路径，从而在连续蒸馏中提升性能，实验表明在AR和dLLM设置中均取得显著效果。
Comments Accepted by ICML 2026
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