Zhejiang University（浙江大学）

Beyond Uniform Tokens: Adaptive Compression for Time Series Language Models

超越统一令牌：时间序列语言模型的自适应压缩

Jialin Gan, Xin Qiu, Guangzhe Chen, Xue Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 针对时间序列语言模型中令牌效率低的问题，提出自适应令牌预算框架，通过频域结构压缩时间序列令牌并逐层减少提示令牌，实现高达7.68倍推理加速并在78%设置中提升性能。

CloudCons: A Comprehensive End-to-End Benchmark for Cloud Resource Consolidation

CloudCons：云资源整合的全面端到端基准测试

Xiaobin Zhang, Lefei Shen, Mouxiang Chen, Zhuo Li, Hongkai Li, Han Fu, Jianling Sun, Xiaoxue Ren, Chenghao Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； State Street Technology (Zhejiang) Ltd.（道富科技（浙江）有限公司） ； Richoo AI ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Datadog AI Research 纠错

AI总结 提出CloudCons基准，评估云资源整合中预测模型的决策效用，发现基础模型零样本预测准确但决策效用未必更优，并分析预测分位数选择对资源效率与可靠性的权衡。

Comments Accepted to KDD 2026

Navigating the Safety-Fidelity Trade-off: Massive-Variate Time Series Forecasting for Power Systems via Probabilistic Scenarios

导航安全-保真度权衡：通过概率场景进行电力系统的大规模多变量时间序列预测

Kaijie Xu, Anqi Wang, Xilin Dai

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院） 纠错

AI总结 针对现有基准无法评估大规模多变量概率预测的安全性与保真度权衡问题，提出包含多达36,964个通道的电力系统基准PowerPhase和场景式分位数预测器PowerForge，在多个网格上取得最佳平均排名。

Otters++: A Time-to-first-spike Based Energy Efficient Optical Spiking Transformer

Otters++: 一种基于首次脉冲时间的高能效光学脉冲Transformer

Zhanglu Yan, Jiayi Mao, Kaiwen Tang, Fanfan Li, Gang Pan, Tao Luo, Bowen Zhu, Qianhui Liu, Weng-Fai Wong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shandong University（山东大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Agency for Science, Research and Technology（新加坡科技研究局） 纠错

AI总结 提出Otters++，利用光电器件自然信号衰减实现TTFS计算，通过层等效与混合训练方法，在GLUE上达到84.17%平均分且能耗更低。

Towards Reliable Sequential Object Picking in Clutter: The Runner-up Solution to RGMC 2025

面向杂乱环境中的可靠顺序物体抓取：RGMC 2025 亚军方案

Wei Yu, Xidan Zhang, Ziyi Zheng, Weijie Kong, Huixu Dong

机构 * School of Mechanical Engineering, Zhejiang University（浙江大学机械工程学院） 纠错

AI总结 针对杂乱环境中的顺序物体抓取任务，提出集成硬件-软件流水线，结合多功能夹爪设计与物体分布及遮挡关系新表示，实现高效识别、搜索与顺序抓取，获RGMC 2025亚军。

Comments First, Second and Third Coauthor contributed equally to this work

SalArt-VQA: Diagnosing Whether VLMs Understand Salient Artifacts in Generated Images

SalArt-VQA: 诊断VLM是否理解生成图像中的显著伪影

Xiaoxiao Sun, Ruotian Zhang, Junzhe Huang, James Burgess, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

AI总结 提出SalArt-VQA基准，通过950张图像和3681道多选题，从检测、定位、空间基础、缺陷识别四方面评估VLM对生成图像伪影的理解，揭示高检测准确率下隐藏的失败模式。

Comments 23 pages, 7 figures, 7 tables. Dataset: https://huggingface.co/datasets/salartvqa/SalArt-VQA

ReCal: Reward Calibration for RL-based LLM Routing

ReCal: 基于强化学习的LLM路由的奖励校准

Qihang Yu, Hanwen Tong, Zhengqi Zhang, Bo Zheng, Feng Wei, Shengyu Zhang, Zemin Liu, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出ReCal框架，通过分层奖励分解和分布感知优化校准奖励信号，解决多目标冲突和异质性任务优化偏差，提升LLM路由性能与稳定性。

MultiToP: Learning to Patch Visual Tokens to Mitigate Hallucinations in Video Large Multimodal Models

MultiToP：学习修补视觉令牌以减轻视频大型多模态模型中的幻觉

Yuansheng Gao, Wenbin Xing, Jiahao Yuan, Kaiwen Zhou, Han Bao, Zonghui Wang, Wenzhi Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

AI总结 提出MultiToP框架，通过轻量级视觉令牌修补器动态替换不可靠视觉令牌，结合信息引导排名校准和稀疏正则化，在不修改原模型情况下减少视频多模态模型幻觉，显著提升F1分数和问答准确率。

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CineDance: Towards Next-Generation Multi-Shot Long-Form Cinematic Audio-Video Generation

CineDance: 迈向下一代多镜头长片电影级音视频生成

Yuheng Chen, Teng Hu, Yuji Wang, Qingdong He, Zhucun Xue, Qianyu Zhou, Jason Li, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出CineDance-1M大规模多镜头长片音视频数据集，通过三阶段筛选流程和CineBench评估体系，实现高质量联合生成。

Skill-3D: Evolving Scene-Aware Skills for Agentic 3D Spatial Reasoning

Skill-3D：面向智能体3D空间推理的场景感知技能进化

Haoyuan Li, Zhengdong Hu, Jun Wang, Hehe Fan, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

AI总结 提出Skill-3D框架，通过场景记忆和技能库的协同进化，使智能体根据场景自适应选择工具，显著提升3D空间推理中工具使用的正确性和充分性。