Zhejiang University（浙江大学）

K-Forcing: Joint Next-K-Token Decoding via Push-Forward Language Modeling

K-Forcing：通过前推语言建模进行联合下一K词解码

Zhiwei Tang, Yuanyu He, Yizheng Han, Wangbo Zhao, Jiasheng Tang, Fan Wang, Bohan Zhuang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出K-Forcing范式，通过前推映射将自回归模型蒸馏为单次前向传播生成多个未来词，实现2.4-3.5倍加速，质量损失小。

Comments Code: https://github.com/alibaba-damo-academy/K-Forcing

Visual-Redundancy-Controlled Parallel Decoding for Diffusion-Based Multimodal Large Language Models

基于扩散的多模态大语言模型的视觉冗余控制并行解码

Yulin Yuan, Hongshuo Zhao, Xiangming Meng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ZJUI-UIUC Institute（ZJUI-UIUC研究院） 纠错

AI总结 针对扩散型多模态大语言模型并行解码中视觉冗余问题，提出视觉冗余指数（VRI）和无需训练的视觉冗余控制解码（VRCD）方法，通过令牌到图像的注意力优先选择视觉互补位置，在多个基准上提升准确率。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint. Code is available at https://github.com/infiniteYuanyl/VRCD

MedVeriSeg: Teaching LISA-Like Medical Segmentation Models to Verify Query Validity Without Extra Training

MedVeriSeg: 教授LISA-like医学分割模型验证查询的有效性而无需额外训练

Qinyue Tong, Xiaozhen Wang, Ziqian Lu, Jun Liu, Yunlong Yu, Zheming Lu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University（浙江大学航空宇航学院） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； School of Computer Science and Technology (School of Artificial Intelligence), Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院计算机科学与技术学院（人工智能学院）） ； College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息科学与电子工程学院） 纠错

AI总结 本文提出MedVeriSeg，一种无需训练的查询验证框架，使LISA-like医学分割模型能够拒绝虚假分割查询。通过相似性响应质量评分模块和轻量级路由多代理验证模块，提升验证鲁棒性，并构建MedVeriSeg-Bench基准，有效减少幻觉分割。

Comments 13 pages, 9 figures

BioMamba: Domain-Adaptive Biomedical Language Models

BioMamba: 领域自适应的生物医学语言模型

Ling Yue, Mingzhi Zhu, Sixue Xing, Yunning Cao, Yanbo Wang, Shimin Shan, Jinfei Liu, Vijil Chenthamarakshan, Shaowu Pan, Payel Das, Tianfan Fu

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Jiaxing New Jies Thermal Power Co. Ltd.（嘉兴新捷热电有限公司） ； North University of China（北方大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 提出基于Mamba2的领域自适应预训练方法BioMamba，在PubMed、C4和Wikipedia混合数据上持续训练，显著降低生物医学困惑度并保持通用语言能力。

LEMON-Mapping: Loop-Enhanced Large-Scale Multi-Session Point Cloud Merging and Optimization for Globally Consistent Mapping

LEMON-Mapping: 面向全局一致建图的环路增强大规模多会话点云融合与优化

Lijie Wang, Xiaoyi Zhong, Ziyi Xu, Kaixin Chai, Anke Zhao, Tianyu Zhao, Changjian Jiang, Qianhao Wang, Xieyuanli Chen, Fei Gao

机构 * Institute of CyberSystems and Control, Zhejiang University（浙江大学控制系统研究所） ； The Huzhou Institute, Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； The State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院国家工业控制技术重点实验室） ； The College of Intelligence Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学智能科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出LEMON-Mapping框架，通过鲁棒环路处理、空间光束法平差和基于PGO的优化，解决多机器人建图中重叠区域发散和模糊问题，实现高精度全局一致点云融合。

UI2Code^N: UI-to-Code Generation as Interactive Visual Optimization

UI2Code^N: 将UI到代码生成视为交互式视觉优化

Zhen Yang, Wenyi Hong, Mingde Xu, Xinyue Fan, Weihan Wang, Jiale Cheng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 提出将UI截图转代码任务重构为交互式视觉优化问题，采用基于偏好的强化学习方法RVPO优化视觉排名，在UI起草、润色和编辑任务上达到SOTA。

Comments 27 pages

Moving Beyond Diffusion: Hierarchy-to-Hierarchy Autoregression for fMRI-to-Image Reconstruction

超越扩散：层级到层级自回归用于fMRI到图像重建

Xu Zhang, Ruijie Quan, Wenguan Wang, Yi Yang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, China（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，中国） ； ReLER, CCAI, College of Artificial Intelligence, Zhejiang University, China（ReLER、中国人工智能学会、人工智能学院、浙江大学、中国） 纠错

AI总结 提出MindHier框架，通过层级fMRI编码器、层级对齐和尺度感知粗到细引导策略，实现从粗到细的fMRI到图像重建，优于扩散方法。

Comments ICLR 2026

How Auxiliary Reasoning Unleashes GUI Grounding in VLMs

辅助推理如何释放VLM中的GUI定位能力

Weiming Li, Yan Shao, Jing Yang, Yujing Lu, Ling Zhong, Yuhan Wang, Min Yu, Tongxiao Ruan, Manni Duan

机构 * Zhejiang Lab（浙江实验室） ； Hangzhou Research and Development Center（杭州研发中心） ； China Mobile（中国移动） ； Innovation Center of Yangtze River Delta（长江三角洲创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 针对VLM在GUI定位任务中隐式空间理解强但显式坐标输出弱的问题，提出三种零样本辅助推理方法（如标记网格），通过输入图像添加空间线索，显著提升定位性能，在多个基准上达到接近最优微调方法的效果。

Non-Equilibrium MAV-Capture-MAV via Time-Optimal Planning and Reinforcement Learning

非平衡MAV捕获MAV：基于时间最优规划和强化学习

Canlun Zheng, Zhanyu Guo, Zikang Yin, Chunyu Wang, Zhikun Wang, Shiyu Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学人工智能系WINDY实验室，中国杭州） ； Department of Electrical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, USA（加州理工学院电气工程系，美国帕萨迪纳） 纠错

AI总结 针对高机动性目标捕获难题，本文设计紧凑型捕获MAV，结合时间最优规划与强化学习方法，在非稳定状态下实现目标捕获。