Zhejiang University（浙江大学）

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