Zhejiang University（浙江大学）

Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games

超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现

Shengyuan Ding, Xilin Wei, Xinyu Fang, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Yuhang Zang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。

NeuMesh++: Towards Versatile and Efficient Volumetric Editing with Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field

NeuMesh++：基于解耦神经网格隐式场的多功能高效体积编辑

Chong Bao, Yuan Li, Bangbang Yang, Yujun Shen, Hujun Bao, Zhaopeng Cui, Yinda Zhang, Guofeng Zhang

机构 * State Key Lab of CAD&CG, College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院CAD&CG国家重点实验室） ； Ant Research（蚂蚁研究院） ； Google（谷歌） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

AI总结 提出一种基于网格顶点的解耦神经辐射场表示，实现几何、纹理和语义引导的高效体积编辑，包括网格引导几何编辑、纹理交换填充绘制及语义编辑。

Comments TPAMI 2025; Project Page: https://zju3dv.github.io/neumeshplusplus/

Mechanism-Guided Selective Unlearning for RLVR-Induced Reasoning

机制引导的选择性遗忘：针对RLVR诱导的推理

Chenyu Zhou, Qiliang Jiang, Shuning Wu, Xu Zhou

机构 * School of Engineering, Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学研究院工程学院） ； College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, China（浙江大学控制科学与工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学电子与计算机工程系） 纠错

AI总结 提出MAST方法，通过机制引导选择性更新参数，在遗忘RLVR诱导的推理行为时，显著降低对保留性能的附带损害。

Comments 15 pages, 4 figures, 7 tables

Monocular 3D Occupancy Perception for Robots on Sidewalks via Hybrid 2D-3D Learning

基于混合2D-3D学习的人行道机器人单目3D占用感知

Yukai Ma, Joe Lin, Liu Liu, Honglin He, Lulu Ricketts, Brad Squicciarini, Yong Liu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Coco Robotics（Coco机器人） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出WalkOCC框架，通过混合射线行进单目3D占用感知，结合LiDAR-RGB配对数据与大规模无配对单目图像学习，提升人行道机器人导航的预测精度和泛化能力。

RODS: Reward-Driven Online Data Synthesis for Multi-Turn Tool-Use Agents

RODS: 面向多轮工具使用智能体的奖励驱动在线数据合成

Ruishan Fang, Siyuan Lu, Chenyi Zhuang, Tao Lin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） 纠错

AI总结 针对多轮工具使用强化学习中静态数据集信息样本快速耗尽的问题，提出RODS方法，利用进度奖励方差作为零成本边界检测器，在线合成与智能体能力边界匹配的样本，以约800样本达到17K样本离线管道的性能。

Sparsity Curse: Understanding RLVR Model Parameter Space from Model Merging

稀疏性诅咒：从模型合并理解RLVR模型参数空间

Chenrui Wu, Zexi Li, Jiajun Bu, Jiangchuan Liu, Haishuai Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Zhejiang Key Lab of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江省可感知智能系统重点实验室） 纠错

AI总结 本文发现RLVR模型的稀疏更新在参数空间中分散更远，形成近正交捷径导致合并脆弱，并提出SAR-Merging方法解决该问题。

Comments Accepted by KDD 2026

OmniPlan: An Adaptive Framework for Timely and Near-Optimal Network Planning Optimization

OmniPlan：一种用于及时且近乎最优的网络规划优化的自适应框架

Longlong Zhu, Jiashuo Yu, Zedi Chen, Yuhan Wu, Zhifan Jiang, Yuchen Xian, Yimeng Liu, Jiajie Su, Shaopeng Zhou, Xingyuan Li, Hongyan Liu, Xuan Liu, Dong Zhang, Chunming Wu, Xiang Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuzhou University（福州市大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出OmniPlan自适应框架，利用大语言模型解析用户意图，通过混合专家架构动态选择MIP求解器、启发式算法或深度强化学习模型，实现网络规划优化的及时性与近乎最优性，在分布式机器学习推理卸载任务中延迟降低97.8%，资源消耗降低11.5%。

Comments Accepted by ACM KDD 2026

Robust Regularized Policy Iteration under Transition Uncertainty

鲁棒正则化策略迭代在转移不确定性下

Hongqiang Lin, Zhenghui Fu, Weihao Tang, Pengfei Wang, Yiding Sun, Qixian Huang, Dongxu Zhang

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） ； School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China（西北工业大学人工智能、光学与电子学院（iOPEN）） ； School of Software Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学软件技术学院） ； School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学软件工程学院） ； School of Systems Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China（中山大学系统科学与工程学院） 纠错

AI总结 提出鲁棒正则化策略迭代（RRPI），通过将离线强化学习建模为鲁棒策略优化，使用KL正则化替代难解的双层目标，并基于鲁棒正则化贝尔曼算子实现高效策略迭代，理论保证收敛性，实验在D4RL基准上表现优异。

Comments 17 pages

KEPLA: A Knowledge-Enhanced Deep Learning Framework for Accurate Protein-Ligand Binding Affinity Prediction

KEPLA：一种用于精确预测蛋白质-配体结合亲和力的知识增强深度学习框架

Han Liu, Keyan Ding, Peilin Chen, Yinwei Wei, Liqiang Nie, Dapeng Wu, Shiqi Wang

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州国际科技创新中心） ； School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； College of Informatics, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院） 纠错

AI总结 提出KEPLA框架，通过整合基因本体和配体属性的先验知识，利用全局表示对齐与局部交叉注意力，提升蛋白质-配体结合亲和力预测的准确性，在多个基准数据集上超越现有方法。

VidCRAFT3: Camera, Object, and Lighting Control for Image-to-Video Generation

VidCRAFT3: 面向图像到视频生成的相机、物体与光照控制

Sixiao Zheng, Zimian Peng, Yanpeng Zhou, Yi Zhu, Hang Xu, Xiangru Huang, Yanwei Fu

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Westlake University（西湖大学） ； School of Data Science and MOE Frontiers Center for Brain Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院和脑科学前沿中心） ； Fudan ISTBI–ZJNU Algorithm Centre for Brain-inspired Intelligence, Zhejiang Normal University（复旦大学-浙江师范大学脑启发智能算法中心） 纠错

AI总结 提出VidCRAFT3框架，通过显式建模几何、运动与光照的跨因素交互，实现对相机运动、物体运动和光照方向的独立或联合控制，在控制精度和视觉一致性上达到最优。

Comments Accepted to TVCG 2026

UMA-Split: unimodal aggregation for both English and Mandarin non-autoregressive speech recognition

UMA-Split：面向英语和普通话的非自回归语音识别的单峰聚合

Ying Fang, Xiaofei Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） ； Institute of Advanced Technology, Westlake Institute for Advanced Study（西湖先进研究学院技术研究所） 纠错

AI总结 针对UMA在英语等语言中因token粒度不匹配导致性能下降的问题，提出UMA-Split，通过分割模块使每个聚合帧映射到多个token，提升非自回归语音识别的跨语言性能。

Comments Accepted by ICASSP 2026. Code:https://github.com/FnoY0723/uma_split

A Comprehensive Survey of Direct Preference Optimization: Datasets, Theories, Variants, and Applications

直接偏好优化综述：数据集、理论、变体及应用

Wenyi Xiao, Zechuan Wang, Leilei Gan, Shuai Zhao, Zongrui Li, Ruirui Lei, Wanggui He, Luu Anh Tuan, Long Chen, Hao Jiang, Zhou Zhao, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 综述直接偏好优化（DPO）在理论、变体、数据集和应用方面的进展，指出其作为RL-free替代方案的潜力与局限，并提出未来研究方向。

Comments Accepted by TPAMI 2026. Project page: https://github.com/Mr-Loevan/DPO-Survey