高校专区
HORIZON: 基于可恢复性的物理域缩放课程
机构 * Zhejiang University, State Key Lab of CAD & CG（浙江大学，计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）
AI总结 针对机器人策略在物理域缩放中的可学习性问题，提出基于可恢复性的前沿课程HORIZON，通过回滚和边界细化逐步扩展物理域，实验揭示了物理域扩展的三个规律。
Comments 16 pages, 9 figures
MetaPoint：在智能体视觉生成中实现精确空间控制
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Harvard University（哈佛大学）
AI总结 提出MetaPoint方法，通过将连续2D坐标表示为单个特殊token，利用模型固有的位置编码实现像素级空间控制，无需修改架构。
BreastGPT: 面向乳腺癌临床全流程的多模态大语言模型
机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Hupan Lab（华潘实验室） ； West China Hospital（西京医院） ； China Medical University（中国医科大学）
AI总结 提出BreastGPT多模态大语言模型，通过构建工作流对齐的指令语料库BreastStage和双分支视觉编码器，实现乳腺癌筛查、诊断和治疗规划全流程的多模态推理，在BreastStage-Bench上取得75.66%封闭式准确率和89.92%开放式得分。
打造你不断演变的梦想：概念增量式多功能定制
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） ； University of Trento（特伦托大学） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学土木与环境工程系） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
AI总结 提出持续可定制扩散模型（CCDM），通过属性解耦LoRA模块和相关性引导聚合策略解决灾难性遗忘，并结合可控区域上下文合成策略处理概念忽视，实现概念增量式多功能定制。
Comments Accepted to Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
GeoMin: 基于几何分布建模的数据高效半监督RLVR
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 提出GeoMin方法，通过建模标注数据的全局特征分布来解码正确与错误展开的结构差异，从而建立稳健先验评估自奖励信号可靠性，以少量标注数据高效利用未标注数据，在仅用10%标注时超越全监督模型。
暗中选择：通过追踪元认知支点实现高效的推理可验证奖励强化学习
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
AI总结 针对可验证奖励强化学习（RLVR）中数据效率低的问题，提出PivotTrace框架，利用注意力动态追踪推理过程中的元认知支点，通过支点密度量化不确定性实现数据自动分流，在仅使用29.3%标注样本和2.75倍收敛加速下超越全监督模型。
先构思再绘制：面向图像生成的视觉提示工程
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
AI总结 提出视觉提示工程（VPE），通过在单一模型内先生成视觉语义令牌作为中间计划，再生成完整图像，从而避免信息瓶颈，提升图像生成质量与编辑保真度。
重新审视具身思维链以实现可泛化的机器人操作
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi Robotics（小米机器人） ； Peking University（北京大学） ； CASIA ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
AI总结 本文通过构建最大规模具身思维链语料库，提出ERVLA模型，利用思维链作为表征塑造监督而非测试时推理，显著提升了机器人操作的可泛化性。
当检测器遗忘取证：阻断语义捷径以实现可泛化的AI生成图像检测
机构 * 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） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学）
AI总结 本文提出几何语义解耦（GSD）框架，通过抑制语义主导方向来促进不变取证表征，从而解决预训练视觉基础模型在AI生成图像检测中因语义回退导致的泛化不足问题。
一种双对称Gauss-Seidel交替方向乘子法用于超光谱稀疏解混
机构 * School of Information Science and technology, and the Provincial Key Lab of Information Coding and Trans- mission, Southwest Jiaotong University（信息科学与技术学院，信息编码与传输省重点实验室，西南交通大学） ； School of Mathematics, Southwest Jiaotong University（数学学院，西南交通大学） ； School of Computer and Computing Science, Zhejiang University City College（计算机与计算科学学院，浙江大学城市学院）
AI总结 本文提出了一种高效的双对称Gauss-Seidel交替方向乘子法（sGS-ADMM）用于带有总变分正则化的超光谱稀疏解混，解决了传统ADMM在计算效率和收敛性方面的不足，并通过实验验证了该方法在解混效率和图像质量上的优越性。
Comments 30 pages, 6 figures
分布式变分贝叶斯算法用于扩展目标跟踪
机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院）
AI总结 本文研究了分布式扩展目标跟踪问题，提出了一种基于变分贝叶斯方法的集中算法，并扩展到分布式场景，通过交替方向乘子法技术，同时估计扩展目标状态和测量噪声协方差。
Comments 14 pages, 9 figures
分布式动态建模与监控用于闭环控制下的大规模工业过程
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（工业控制技术国家重点实验室，控制科学与工程学院，浙江大学） ； Hubei Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent Automation for Complex Systems（复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室） ； Department of Chemical and Materials Engineering, University of Alberta（阿尔伯塔大学化学与材料工程系）
AI总结 本文提出一种分布式监控方法，结合静态和动态特性，区分真实故障与操作条件变化，通过稀疏慢特征分析算法分解过程并建立模型，验证方法有效性。
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