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Embody4D: 面向具身4D世界建模的通用数据引擎
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学）
AI总结 提出Embody4D视频到视频世界模型，通过3D感知合成管道、潜在置信度专家调制和交互注意力机制，将单目机器人视频转换为多视角视频，解决具身智能中视角稀疏问题，提升下游规划与学习性能。
面向学习增强分页的最优鲁棒性
机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country ； Zhejiang University, Hangzhou, China ； Nanjing University of Aeronautics ； Nanyang Technological University, Singapore
AI总结 本文提出一种新框架，通过相对预测预算原语，在学习增强分页中实现最优鲁棒性界 H_k + O(1)，并实验验证其实际性能。
Comments ICML 2026
探索用于模型专业化的自主智能体数据工程
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容部）
AI总结 本文提出自主智能体数据工程任务，让LLM作为自主数据工程师，通过端到端数据策划驱动模型专业化，实验显示GPT-5.2通过迭代数据适应使学生模型性能提升57.29%。
Comments Work in progress
ConflictRAG: 检测和解决检索增强生成中的知识冲突
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 本研究提出ConflictRAG框架，通过两阶段冲突检测模块、熵-TOPSIS框架和冲突感知RAG评分，有效检测和解决检索增强生成中的知识冲突，实验表明其在冲突检测F1和正确性方面优于现有方法。
Comments 6 pages, 6 figures, submitted to IEEE SMC 2026
TACO：基于目标和指令的强化学习实现通用空翻飞行控制
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University（西湖大学人工智能研究院）
AI总结 本文提出TACO框架，通过目标和指令导向的强化学习实现统一的空翻任务处理，并支持在线参数调整，结合频谱归一化方法提升策略的平滑性与对称性，验证了其在高速环形飞行和连续多翻转中的能力。
Comments For the experiment video, please refer to https://youtu.be/x1v7nD2iHIk
IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试
机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。
UniVoice: 统一自回归ASR与基于流匹配的TTS的大语言模型框架
机构 * Xiamen University, China（厦门大学） ； Shanghai Innovation Institute, China（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学）
AI总结 提出UniVoice，通过连续表示统一语音识别与合成，结合自回归建模和流匹配，设计双重注意力机制解决模态差异，实现高质量零样本语音克隆。
Comments accepted at interspeech2026
FIT-Print：通过目标指纹实现抗虚假声明的模型所有权验证
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） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security, Hangzhou（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院，杭州） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系）
AI总结 针对现有模型指纹易受虚假声明攻击的问题，提出目标指纹范式FIT-Print，通过优化将指纹转化为可验证目标签名，并设计两种黑盒方法，实现100%防御成功率和0%误报率。
Comments This paper has been accepted by IEEE Transactions on Information Forensics and Security
可连接异构AGV系统的Petri网建模与无死锁调度
机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； School of Information and Electronic Engineering, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学信息电子工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology（新 jersey 理工学院电子与计算机工程系）
AI总结 针对可连接异构AGV系统的调度问题，提出基于Petri网的无死锁调度框架，集成自适应大邻域搜索算法，通过结构分析预防死锁，实验表明该方法显著提升计算效率并优于现有策略。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
dLLM-Cache：基于自适应缓存的扩散大语言模型加速
机构 * Zhejiang University（浙江大学）
AI总结 针对扩散大语言模型推理延迟高的问题，提出一种无需训练的自适应缓存框架dLLM-Cache，通过长间隔提示缓存和基于特征相似性的部分响应更新，实现高效中间计算复用，在保持输出质量的同时大幅降低FLOPs。
Comments Accepted by ICML 2026
EnchantDance: 揭示音乐驱动舞蹈动作的潜力
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongji University（同济大学）
AI总结 提出EnchantDance框架，通过构建舞蹈潜在空间和扩散模型，结合大规模数据集ChoreoSpectrum3D和音乐流派预测网络，提升舞蹈生成的质量、多样性和一致性。
Comments Project Page: https://fluide1022.github.io/EnchantDance/
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